python - 使用字典映射将 Pandas 数据框的值替换为列表？

Question

如果我们有一个 pandas 数据框和一个用于数据框中值的映射字典，则可以像这样使用字典替换数据框中的值作为映射:

In: df
Out:
  Col1 Col2
0    a    c
1    b    c
2    b    c

In: key
Out: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

In: df.replace(key)
Out: 
   Col1  Col2
0     1     3
1     2     3
2     2     3

当映射字典以列表作为值时，如何完成类似的转换？例如:

In: key
Out: {'a': [1, 0, 0], 'b': [0, 1, 0], 'c': [0, 0, 1]}

In: df.replace(key)
ValueError: NumPy boolean array indexing assignment cannot assign 3 input values to the 1 output values where the mask is true

在此示例中，最终目标是拥有一个具有 3 行和 6 列的新数据框:

1 0 0 0 0 1
0 1 0 0 0 1
0 1 0 0 0 1

Answer 1

IIUC，你可以applymap+explode+reshape:

df2 = df.applymap(key.get).explode(list(df.columns))
df2 = (df2
 .set_index(df2.groupby(level=0).cumcount(), append=True)
 .unstack(level=1)
)

输出:

  Col1       Col2      
     0  1  2    0  1  2
0    1  0  0    0  0  1
1    0  1  0    0  0  1
2    0  1  0    0  0  1

注意。重置列:df2.columns = range(df2.shape[1])

   0  1  2  3  4  5
0  1  0  0  0  0  1
1  0  1  0  0  0  1
2  0  1  0  0  0  1