python - 从键值对列表创建矩阵

Question

我有一个 numpy 数组列表，其中包含一个名称-值对列表，它们都是字符串。每个名称和值都可以在列表中多次找到，我想将其转换为二进制矩阵。

列代表值，行代表键/名称，当字段设置为 1 时，它代表特定的名称值对。

例如

我有

A : aa
A : bb
A : cc
B : bb
C : aa

我想把它转换成

     aa bb cc 
 A    1  1  1
 B    0  1  0 
 C    1  0  0 

我有一些代码可以执行此操作，但我想知道是否有更简单/开箱即用的方法使用 numpy 或其他一些库来执行此操作。

到目前为止，这是我的代码:

resources = Set(result[:,1])
resourcesDict = {}
i = 0 
for r in resources:   
    resourcesDict[r] = i
    i = i + 1

clients = Set(result[:,0])
clientsDict = {}
i = 0 
for c in clients:    
    clientsDict[c] = i
    i = i + 1

arr = np.zeros((len(clientsDict),len(resourcesDict)), dtype = 'bool')
for line in result[:,0:2]: 
    arr[clientsDict[line[0]],resourcesDict[line[1]]] = True

结果是下面的

array([["a","aa"],["a","bb"],..]

Answer 1

我觉得用Pandas.DataFrame.pivot是最好的办法

>>> df = pd.DataFrame({'foo': ['one','one','one','two','two','two'],
                       'bar': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
                       'baz': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
>>> df
    foo   bar  baz
0   one   A    1
1   one   B    2
2   one   C    3
3   two   A    4
4   two   B    5
5   two   C    6

或者你可以使用

加载你的配对列表

>>> df = pd.read_csv('ratings.csv')

然后

>>> df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')
     A   B   C
one  1   2   3
two  4   5   6