如何将“变量”DataFrame 的值转换为新值

【问题标题】：How can i transform the values of a "variable" DataFrame into new ones如何将“变量”DataFrame 的值转换为新值
【发布时间】：2018-03-20 03:40:08
【问题描述】：

我正在使用 python 中的 pandas 模块。在我的脚本中，我试图获取 DataFrame 的每个值并将它们转换到另一个 DataFrame 中，每个值都替换为数字 1（数字范围的 n 倍），例如：

             A           B    
a            1           2             
b            2           3

到：

             A           B           
a            1           1             
a                        1 
b            1           1
b            1           1
b                        1

问题是：这些不是固定值。我希望脚本获得我创建的“模型”并输出类似于上述结果的内容。否则，DataFrame 可以有 1,2,3...30 列，与行相同。

【问题讨论】：

标签： python pandas dictionary dataframe

【解决方案1】：

这是一个基于标准 2D 列表的解决方案。适应 pandas 的 DataFrame 很简单：

lst = [['a',1,2,2], ['b',2,3,2], ['c',4,0,2]]

table = []
for cols in lst:
    name, size = cols[0], max(cols[1:])
    row = [[1]*col + [0]*(size-col) for col in cols[1:]]
    table.extend(list(zip([name]*size, *row)))

这里是table的最终内容

>>> from pprint import pprint
>>> pprint(table)
[('a', 1, 1, 1),
 ('a', 0, 1, 1),
 ('b', 1, 1, 1),
 ('b', 1, 1, 1),
 ('b', 0, 1, 0),
 ('c', 1, 0, 1),
 ('c', 1, 0, 1),
 ('c', 1, 0, 0),
 ('c', 1, 0, 0)]

【讨论】：