Question

我有这个数据框：

ID  Date        X   choice
A   07/16/2019  .   123
A   07/17/2019  .   789
A   07/18/2019  .   0
A   07/19/2019  .   456
B   07/16/2019  .   0
B   07/16/2019  .   789
B   07/17/2019  .   0
B   07/18/2019  .   123

我想创建一个虚拟变量，说明是否要从一组替代方案（123、456、789）中选择特定的替代方案。

注意：

应分别为每个ID完成此操作。
值0表示存在没有选择，因此必须填写先前的选择（在0值之前）。

预期结果：

ID  Date        X   choice  123_L   456_L   789_L
A   07/16/2019  .   123     0       0       0
A   07/17/2019  .   789     1       0       0
A   07/18/2019  .   0       0       0       1
A   07/19/2019  .   456     0       0       1
B   07/16/2019  .   0       0       0       0
B   07/16/2019  .   789     0       0       0
B   07/17/2019  .   0       0       0       1
B   07/18/2019  .   123     0       0       1

Answer 1

您要get_dummies：

new_df = (pd.get_dummies(df.choice.where(df.choice.ne(0))
                           .groupby(df['ID']).ffill()
                           .fillna(0).astype(int))
            .groupby(df['ID'])
            .shift(fill_value=0)
            .add_suffix('_L')
         )

pd.concat((df, new_df), axis=1)

输出：

  ID        Date  X  choice  0_L  123_L  456_L  789_L
0  A  07/16/2019  .     123    0      0      0      0
1  A  07/17/2019  .     789    0      1      0      0
2  A  07/18/2019  .       0    0      0      0      1
3  A  07/19/2019  .     456    0      0      0      1
4  B  07/16/2019  .       0    0      0      0      0
5  B  07/16/2019  .     789    1      0      0      0
6  B  07/17/2019  .       0    0      0      0      1
7  B  07/18/2019  .     123    0      0      0      1

Answer 2

您可以先处理choice，以将0替换为缺失值，然后按组ID首先转换，然后向前填充缺失值：

s = (df['choice'].mask(df['choice'].eq(0))
                 .groupby(df['ID'])
                 .apply(lambda x: x.shift().ffill()))

然后使用Series中的get_dummies，并为列表中或没有0的原始列中的所有可能行添加DataFrame.reindex，并用DataFrame.add_suffix重命名列：

#possible values in list
#vals = [123, 456, 789]

#extract all sorted values without 0
vals = df['choice'].unique()
vals = np.sort(vals[vals != 0])
df = (df.join(pd.get_dummies(s)
                .reindex(columns=vals, fill_value=0)
                .add_suffix('_L')))

print (df)
  ID        Date  X  choice  123_L  456_L  789_L
0  A  07/16/2019  .     123      0      0      0
1  A  07/17/2019  .     789      1      0      0
2  A  07/18/2019  .       0      0      0      1
3  A  07/19/2019  .     456      0      0      1
4  B  07/16/2019  .       0      0      0      0
5  B  07/16/2019  .     789      0      0      0
6  B  07/17/2019  .       0      0      0      1
7  B  07/18/2019  .     123      0      0      1

Answer 3

步骤 -使用ffill创建一列将0替换为最后选择的列 -使用numpy广播将唯一选择与最终选择进行比较以获取虚拟数据 -从伪数据创建数据框并连接到dp

修改
-更正后的代码未考虑ID -还添加了第5行进行测试

import numpy as np
import pandas as pd

ls = [("A", "07/16/2019 ", 123),
("A", "07/17/2019 ", 789),
("A", "07/18/2019 ", 0),
("A", "07/19/2019 ", 456),
("B", "07/16/2019 ", 789),
("B", "07/18/2019 ", 123),
("B", "07/17/2019 ", 0),
("B", "07/18/2019 ", 123),]

df = pd.DataFrame(ls, columns=["id", "date", "choice"])

df = df.sort_values("id")
prev_choice = df["choice"].mask(df["choice"]==0, np.nan).ffill().shift()

prev_choice[df["id"]!=df["id"].shift()] = 0

unique_choices = np.delete(np.unique(df["choice"]), 0)

last_choice = np.zeros((len(df), len(unique_choices)))

last_choice = np.equal(unique_choices[np.newaxis,:], prev_choice                       
                       .values[:, np.newaxis])

dummy_df = pd.DataFrame(last_choice, columns = [f"{choice}_L" for choice in unique_choices])

pd.concat([df, dummy_df], axis=1)

结果

    id  date    choice  123_L   456_L   789_L
0   A   07/16/2019  123 False   False   False
1   A   07/17/2019  789 True    False   False
2   A   07/18/2019  0   False   False   True
3   A   07/19/2019  456 False   False   True
4   B   07/16/2019  789 False   False   False
5   B   07/18/2019  123 False   False   True
6   B   07/17/2019  0   True    False   False
7   B   07/18/2019  123 True    False   False

为最后选择创建虚拟变量-熊猫

3 个答案: