用python创建多列的虚拟变量答案

【问题标题】：Create dummy variable of multiple columns with python用python创建多列的虚拟变量
【发布时间】：2019-08-06 13:14:04
【问题描述】：

我正在使用包含两列 ID 号的数据框。为了进一步研究，我想为这些 ID 号（带有两个 ID 号）制作一种虚拟变量。但是，我的代码不会合并两个数据框中的列。如何合并两个数据框中的列并创建虚拟变量？

数据框

import pandas as pd
import numpy as np
d = {'ID1': [1,2,3], 'ID2': [2,3,4]}
df = pd.DataFrame(data=d)

当前代码

pd.get_dummies(df, prefix = ['ID1', 'ID2'], columns=['ID1', 'ID2'])

期望的输出

p = {'1': [1,0,0], '2': [1,1,0], '3': [0,1,1], '4': [0,0,1]}
df2 = pd.DataFrame(data=p)
df2

【问题讨论】：

标签： python pandas variables dummy-variable

【解决方案1】：

如果需要输出中的指标使用max，如果需要计数值在get_dummies 之后使用sum 和另一个参数并将值转换为字符串：

df = pd.get_dummies(df.astype(str), prefix='', prefix_sep='').max(level=0, axis=1)
#count alternative 
#df = pd.get_dummies(df.astype(str), prefix='', prefix_sep='').sum(level=0, axis=1)
print (df)
   1  2  3  4
0  1  1  0  0
1  0  1  1  0
2  0  0  1  1

【讨论】：

【解决方案2】：

给猫剥皮的不同方法；这是我的做法——使用额外的groupby：

# pd.get_dummies(df.astype(str)).groupby(lambda x: x.split('_')[1], axis=1).sum()
pd.get_dummies(df.astype(str)).groupby(lambda x: x.split('_')[1], axis=1).max()

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

另一个选项是stacking，如果你喜欢简洁：

# pd.get_dummies(df.stack()).sum(level=0)
pd.get_dummies(df.stack()).max(level=0)

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

【讨论】：