选择矩阵-在Python中避免循环以提高效率

Question

我正在尝试生成选择矩阵。更准确地说，我有一个DF数据，其中包含每日数据基础上过去30年中DJI的成分（11231,30）。我提取了一个名为“唯一”的列表，其中包含了随着时间的推移已成为道琼斯指数一部分的所有成分（55）。对于唯一项的每个项目，想要指示在给定日期是否唯一性成员已经成为DJI的一部分：如果成员在t时是DJI的一部分，则为1，否则为0。

我知道它应该如何工作，但是当我使用循环时，我的解决方案非常非常缓慢而且效率低下（请参见下面的代码）。

您知道执行我的任务的更有效方法吗？

df包含有关成分（字符串）的信息。形状：（11231,30）

选择矩阵

mat = pd.DataFrame([],columns=unique,index=df.index)
mat[:] = 0

    for i in df.index:
        row_list = df.loc[i,:].to_list()
        for j in mat.columns:
            mat.loc[i,j] = 1 if j in row_list else 0

最好， 托马斯