Pandas: Umformen Daten

Question

Ich habe eine Pandas Serie, die derzeit wie folgt aussieht:

14 [Yellow, Pizza, Restaurants] 
... 
160920     [Automotive, Auto Parts & Supplies] 
160921  [Lighting Fixtures & Equipment, Home Services] 
160922     [Food, Pizza, Candy Stores] 
160923   [Hair Removal, Nail Salons, Beauty & Spas] 
160924   [Hair Removal, Nail Salons, Beauty & Spas] 

Und ich will radikal in einen Datenrahmen neu zu gestalten, die ungefähr so ​​aussieht ...

 Yellow Automotive Pizza 
14  1   0  1 
…   
160920 0   1  0 
160921 0   0  0 
160922 0   0  1 
160923 0   0  0 
160924 0   0  0 

dh. eine logische Konstruktion, die angibt, welchen Kategorien jede Beobachtung (Zeile) angehört.

Ich bin in der Lage zu schreiben für Schleife basierten Code, um das Problem anzugehen, aber angesichts der großen Anzahl von Zeilen, die ich behandeln muss, wird das sehr langsam sein.

Kennt jemand eine vektorisierte Lösung für diese Art von Problem? Ich wäre sehr dankbar.

EDIT: es gibt 509 Kategorien, die ich habe eine Liste von.

Answer 1

In [9]: s = Series([list('ABC'),list('DEF'),list('ABEF')]) 

In [10]: s 
Out[10]: 
0  [A, B, C] 
1  [D, E, F] 
2 [A, B, E, F] 
dtype: object 

In [11]: s.apply(lambda x: Series(1,index=x)).fillna(0) 
Out[11]: 
    A B C D E F 
0 1 1 1 0 0 0 
1 0 0 0 1 1 1 
2 1 1 0 0 1 1