从集合创建 Pandas 布尔数据框答案

【问题标题】：Pandas boolean dataframe creation from sets从集合创建 Pandas 布尔数据框
【发布时间】：2017-06-27 19:47:48
【问题描述】：

我想从集合中创建一个布尔数据框，

所以有 4 个集合，每个集合包含一个名称集合

a = { a collection of names }
b = { another collection of names}
c = { ... } 
d = { ... }

结果应该是如下所示的 Dataframe：

 Name   |   a   |   b   |  c    |   d 
 --------------------------------------
'John'  | True  | True  | False | True
'Mike'  | False | True  | False | False
   .
   .
   .

我想要一种在 Python 中使用 Pandas 并以高效的方式执行此操作的方法。

一种方法是选择每个名称并查看它是否在每个集合中，然后将该名称添加到数据框。但是应该有更快的方法，比如合并集合和应用一些函数。

【问题讨论】：

到目前为止您尝试过什么？另请发布示例数据。

标签： python pandas dataframe set boolean

【解决方案1】：

我已经整理了一些可以扩展的随机样本数据：

a = ['foo', 'bob']
b = ['foo', 'john', 'jeff']

df
   name
0  jeff
1  john
2   bob

df['a'] = df.name.isin(a)
df['b'] = df.name.isin(b)

df
   name      a      b
0  jeff  False   True
1  john  False   True
2   bob   True  False

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一种可能的方法：

a = {'John', 'Mike'}
b = {'Mike', 'Jake'}

pd.DataFrame.from_dict({
    'a': dict.fromkeys(a, True),
    'b': dict.fromkeys(b, True),
}).fillna(False)

          a      b
Jake  False   True
John   True  False
Mike   True   True

dict.fromkeys(..., True) 给你类似的东西

{'John': True, 'Mike': True}

此字典在传递给DataFrame 时被解释为一个系列。 Pandas 负责对齐索引，因此最终数据帧由所有集合的并集索引。

【讨论】：