データフレームを変換しようとしています
df = pd.DataFrame({
'c1': ['x','y','z'],
'c2': [[1,2,3],[1,3],[2,4]]})
のように見えます
c1 c2
0 x [1, 2, 3]
1 y [1, 3]
2 z [2, 4]
に
p = pd.DataFrame({
'c1': ['x','y','z'],
1: [1,1,0],
2: [1,0,1],
3: [1,1,0],
4: [0,0,1]
})
のように見えます
c1 1 2 3 4
0 x 1 1 1 0
1 y 1 0 1 0
2 z 0 1 0 1
値1と0は、真と偽であると想定されています。私はまだピボットを学んでいます。私を正しい方向に向けてください。
次を使用できます。
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
mlb = MultiLabelBinarizer()
df1 = pd.DataFrame(mlb.fit_transform(df['c2']),columns=mlb.classes_, index=df.index)
df = df.drop('c2', 1).join(df1)
print (df)
c1 1 2 3 4
0 x 1 1 1 0
1 y 1 0 1 0
2 z 0 1 0 1
別の解決策：
df1 = df['c2'].apply(lambda x: '|'.join([str(y) for y in x])).str.get_dummies()
df = df.drop('c2', 1).join(df1)
print (df)
c1 1 2 3 4
0 x 1 1 1 0
1 y 1 0 1 0
2 z 0 1 0 1
編集：
素晴らしい提案をしてくれたMaxUに感謝します：
df = df.join(pd.DataFrame(mlb.fit_transform(df.pop('c2')),
columns=mlb.classes_,
index=df.index))
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