>>>table1 col1 col2 row1 A A row2 B A row3 A B row4 B A
I Vielen Dank im Voraus nur eine Spalte in dem obigen Datenrahmen in folgenden Datenrahmen mit einer heißen Ausdruck oder andere MethodenSplit Pandas Spalte Prepending mit tatsächlichen Spaltennamen
>>>table1 col1_A col1_B col2 row1 1 0 A row2 0 1 A row3 1 0 B row4 0 1 A
konvertieren mögen
0
A
Antwort
1
Die einfachste Methode + concat
würde get_dummies
verschmelzen zurück -
df
col1 col2
row1 A A
row2 B A
row3 A B
row4 B A
i = pd.get_dummies(df.col1, prefix='col1')
j = df.drop('col1', axis=1) # remove the column being OHE'd, thanks to the English puppy.
pd.concat([i, j], 1)
col1_A col1_B col2
row1 1 0 A
row2 0 1 A
row3 1 0 B
row4 0 1 A
1
Verwenden pd.get_dummies
In [211]: pd.get_dummies(table1)
Out[211]:
col1_A col1_B col2_A col2_B
row1 1 0 1 0
row2 0 1 1 0
row3 1 0 0 1
row4 0 1 1 0
diese
0
Versuchen:
df = pd.DataFrame({"col1":['A','B']*2,'col2':['A','A','B','A']},index=['row1','row2','row3','row4'])
df
col1 col2
row1 A A
row2 B A
row3 A B
row4 B A
get_dummies Nur auf der Spalte, die Sie wollen, und dann mit dem Datenrahmen, den Rest der Säulen
df1 = pd.get_dummies(df.loc[:,"col1"]).join(df.loc[:,"col2"])
df1
A B col2
row1 1 0 A
row2 0 1 A
row3 1 0 B
row4 0 1 A
0
Lassen Sie einige Spaltenauswahl und pd.get_dummies
und assign
verwenden, um zurück zum Dataframe zu kommen.
df[['col2']].assign(**pd.get_dummies(df[['col1']]))
Ausgang:
col2 col1_A col1_B
row1 A 1 0
row2 A 0 1
row3 B 1 0
row4 A 0 1
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Chekout pandas.get_dummies https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.get_dummies.html –
yep es funktionierte, aber ich will es so (bearbeitet) @ SahilDahiya –