将数据帧列表转换(转置)为列

Question

我有一个熊猫数据帧，它在单元格内有一个值列表。如果列值位于该行的列表内，我需要将这些值转换为包含 true 或 false 的列。我需要为每行列表中的每个唯一值提供一列。

这是我的数据帧：

data = [
{"agency_id": 1,"province": ["CH", "PE"]},
{"agency_id": 3,"province": ["CH", "CS"]}
]
df = pd.DataFrame(data)
   agency_id                          province
0          1                  [CH, PE]
1          3                          [CH, CS]

创建初始数据帧。

然后我尝试了：

df2 = pd.DataFrame(df['province'].values.tolist(),index=df['agency_id'])

它输出这个：

 0     1     2     3     4     5     6     7
agency_id                                                
1            CH    PE    AQ    TE  None  None  None  None
3            KR    CS  None  None  None  None  None  None
7            FE    FC    BO    MO    RA    RE    RN    PR
8          None  None  None  None  None  None  None  None
10           RM  None  None  None  None  None  None  None
11           RM  None  None  None  None  None  None  None

但这不是我想要的，因为列没有"对齐"。

我需要这样的东西：

agency_id CH PE CS
1 true true false
3 true false true

Answer 1

来自 sklearn MultiLabelBinarizer

from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
mlb = MultiLabelBinarizer()
pd.DataFrame(mlb.fit_transform(df['province']),columns=mlb.classes_, index=df.agency_id).astype(bool)
Out[90]: 
             CH     CS     PE
agency_id                    
1          True  False   True
3          True   True  False

Answer 2

如果您

不喜欢为此导入from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer，可以清理/修改data：

import pandas as pd
data = [
{"agency_id": 1,"province": ["CH", "PE"]},
{"agency_id": 3,"province": ["CH", "CS"]}
]
# get all provinces from any included dictionaries of data:
all_prov = sorted(set( (x for y in [d["province"] for d in data] for x in y) ))
# add the missing key:values to your data's dicts:
for d in data:
    for p in all_prov:
        d[p] = p in d["province"]
print(data)
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

# data
[{'agency_id': 1, 'province': ['CH', 'PE'], 'CH': True, 'CS': False, 'PE': True}, 
 {'agency_id': 3, 'province': ['CH', 'CS'], 'CH': True, 'CS': True, 'PE': False}]
# df 
     CH     CS     PE  agency_id  province
0  True  False   True          1  [CH, PE]
1  True   True  False          3  [CH, CS] 

Answer 3

另一种解决方案，只需使用 pandas ：

import pandas as pd
data = [
{"agency_id": 1,"province": ["CH", "PE"]},
{"agency_id": 3,"province": ["CH", "CS"]}
]
df = pd.DataFrame(data)
result = df['province'].apply(lambda x: '|'.join(x)).str.get_dummies().astype(bool).set_index(df.agency_id)
print(result)

输出

             CH     CS     PE
agency_id                    
1          True  False   True
3          True   True  False