python - 在各自的单热编码列中填充分类数据的值

Question

我有一个包含 100 列和行的 csv 文件。有两列是我的兴趣，基于此我需要在该 csv 文件中创建新列。例子:我感兴趣的列如下，输入.csv

 count  description    
    1   Good        
    2   Medium          
    2   Best        
    1   Worst       
    2   Worst       
    1   Medium      
    9   Good    

我期望的输出，输出.csv

 count  description    Good  Medium  Best  Worst
    1   Good            1     0       0      0
    2   Medium          0     2       0      0
    2   Best            0     0       2      0
    1   Worst           0     0       0      1
    2   Worst           0     0       0      1
    1   Medium          0     1       0      0
    9   Good            9     0       0      0

在上面的 csv 表中，基于 'count' 和 'description' 的值。 我正在创建新列 Good、Medium、Best、Worst(来自描述值)并填充 count 中的值并将 null 放入该行的不可用值。我尝试比较列并映射值，但无法将值正确放入新列中。

Answer 1

str.get_dummies

为了提高性能和简洁性，请将 str.get_dummies 与广播的 numpy 乘法结合使用。

v = df['description'].str.get_dummies()
df.join(pd.DataFrame(
    v.values * df['count'].values[:, None], columns=v.columns))


   count description  Best  Good  Medium  Worst
0      1        Good     0     1       0      0
1      2      Medium     0     0       2      0
2      2        Best     2     0       0      0
3      1       Worst     0     0       0      1
4      2       Worst     0     0       0      2
5      1      Medium     0     0       1      0
6      9        Good     0     9       0      0

I now see this is a slightly different version of @nixon's answer, but hopefully the difference in how broadcasting is performed should excuse me :-)

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pivot 和 fillna

或者，OP 的 pivot 解决方案的修改版本:

df.join(df.reset_index()
          .pivot(index='index', columns='description', values='count')
          .fillna(0, downcast='infer'))

   count description  Best  Good  Medium  Worst
0      1        Good     0     1       0      0
1      2      Medium     0     0       2      0
2      2        Best     2     0       0      0
3      1       Worst     0     0       0      1
4      2       Worst     0     0       0      2
5      1      Medium     0     0       1      0
6      9        Good     0     9       0      0