Dividere un dataframe colonna con una panda di serie in più colonne

Question 1

Ho una panda dataframe con molte colonne. Uno di loro è una serie. Voglio dividere la colonna in una serie di colonne booleane. Quindi, se il valore in una riga ['Rosso','Caldo','Estate'], voglio 3 colonne: Rosso (con valore 1), Caldo (con valore 1) e l'Estate (che hanno il valore 1).

Esempio:

df = pd.DataFrame({'Owner': ['Bob', 'Jane', 'Amy'],
               'Make': ['Ford', 'Ford', 'Jeep'],
               'Model': ['Bronco', 'Bronco', 'Wrangler'],
               'Sentiment': [['Meh','Red','Dirty'], ['Rusty','Sturdy'], ['Dirty','Red']],
               'Max Speed': [80, 150, 69],
              'Customer Rating': [90, 50, 91]})

ci dà:

Ora ho questo output: (Vero/Falso potrebbe essere zeri e uno, troppo. Altrettanto buono).

nota: ho guardato questo post qui sotto: Dividere una Panda colonna di liste in più colonne ma solo direttamente funziona se la serie non è già parte di un DF.

qualsiasi aiuto è apprezzato!

Question 2

Provare explode quindi crosstab e join

s = df.Sentiment.explode()
out = df.join(pd.crosstab(s.index,s).astype(bool))
out
  Owner  Make     Model          Sentiment  ...    Meh    Red  Rusty  Sturdy
0   Bob  Ford    Bronco  [Meh, Red, Dirty]  ...   True   True  False   False
1  Jane  Ford    Bronco    [Rusty, Sturdy]  ...  False  False   True    True
2   Amy  Jeep  Wrangler       [Dirty, Red]  ...  False   True  False   False
[3 rows x 11 columns]

Question 3

Prova questo:

df = pd.concat([df, pd.get_dummies(df['Sentiment'].explode())], axis=1)

Output:

>>> df
  Owner  Make     Model             Sentiment  Max Speed  Customer Rating  AWESOME  Dirty  LOVE  Meh  Red  Rusty  Sturdy
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      0     0    1    0      0       0
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      0     0    0    1      0       0
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      1     0    0    0      0       0
1  Jane  Ford    Bronco       [Rusty, Sturdy]        150               50        0      0     0    0    0      1       0
1  Jane  Ford    Bronco       [Rusty, Sturdy]        150               50        0      0     0    0    0      0       1
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        0      0     1    0    0      0       0
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        1      0     0    0    0      0       0
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        0      0     0    0    1      0       0

Come funziona

Quello che stai cercando è di solito chiamato un caldo codifica, e non c'è un metodo in panda solo per questo: get_dummies(). Ci vuole una Serie (o DataFrame) e crea una nuova colonna per ogni valore unico in quella Serie (o DataFrame).

df['Sentiment'].explode() crea una nuova colonna, contenente tutti i valori di tutte le liste nella colonna selezionata(s).

BENY · Answer 1 · 2021-11-24T14:07:56

Provare explode quindi crosstab e join

s = df.Sentiment.explode()
out = df.join(pd.crosstab(s.index,s).astype(bool))
out
  Owner  Make     Model          Sentiment  ...    Meh    Red  Rusty  Sturdy
0   Bob  Ford    Bronco  [Meh, Red, Dirty]  ...   True   True  False   False
1  Jane  Ford    Bronco    [Rusty, Sturdy]  ...  False  False   True    True
2   Amy  Jeep  Wrangler       [Dirty, Red]  ...  False   True  False   False
[3 rows x 11 columns]

richardec · Answer 2 · 2021-11-24T03:25:47

Prova questo:

df = pd.concat([df, pd.get_dummies(df['Sentiment'].explode())], axis=1)

Output:

>>> df
  Owner  Make     Model             Sentiment  Max Speed  Customer Rating  AWESOME  Dirty  LOVE  Meh  Red  Rusty  Sturdy
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      0     0    1    0      0       0
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      0     0    0    1      0       0
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      1     0    0    0      0       0
1  Jane  Ford    Bronco       [Rusty, Sturdy]        150               50        0      0     0    0    0      1       0
1  Jane  Ford    Bronco       [Rusty, Sturdy]        150               50        0      0     0    0    0      0       1
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        0      0     1    0    0      0       0
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        1      0     0    0    0      0       0
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        0      0     0    0    1      0       0

Come funziona

Quello che stai cercando è di solito chiamato un caldo codifica, e non c'è un metodo in panda solo per questo: get_dummies(). Ci vuole una Serie (o DataFrame) e crea una nuova colonna per ogni valore unico in quella Serie (o DataFrame).

df['Sentiment'].explode() crea una nuova colonna, contenente tutti i valori di tutte le liste nella colonna selezionata(s).

Dividere un dataframe colonna con una panda di serie in più colonne

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