我有一个 Pandas 数据框，其中有一列包含逗号分隔值：
a,c,f
a,b,c,d,e
c,g,f,b
..
每一行都有不同的长度、不同的顺序和值。这是 a 到 m 的字母。
我想把它转换成 0 和 1 的 13 列：
a b c d e f g h i j k l m
1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
如何在 pandas / python 2.7 中有效地做到这一点？ 我曾想过根据列中是否存在子字符串的测试来创建列.. 但我不敢相信没有更有效的方法:)
【问题讨论】：
标签： python-2.7 pandas split
如果列为a，您可以使用get_dummies：
print df.a
0 a,c,f
1 a,b,c,d,e
2 c,g,f,b
Name: a, dtype: object
print df.a.str.get_dummies(sep=',')
a b c d e f g
0 1 0 1 0 0 1 0
1 1 1 1 1 1 0 0
2 0 1 1 0 0 1 1
【讨论】：
str.get_dummies 而不是get_dummies
str.get_dummies(sep=',') 已针对Series（或列）中的string 操作进行了优化，而pd.get_dummies() 是针对所有df 进行优化的通用功能。
2上方accept mark.附近的黑色三角形谢谢。