在熊猫中将 onehotencoder 值合并在一起答案

【问题标题】：Merging onehotencoder values together in pandas在熊猫中将 onehotencoder 值合并在一起
【发布时间】：2019-07-14 18:55:32
【问题描述】：

我正在完成我的数据科学项目，并希望使用 get_dummies pandas 库合并数据

我的 df ：

    0_A  0_B 0_C  1_A 1_B 1_C
0   1    0   0     0  1   0
1   0    1   0     1  0   0
2   0    1   0     0  0   1

输出：

  A    B   C  
0   1    1   0     
1   1    1   0     
2   0    1   1

尝试使用 if 语句但没有成功

问候赛义夫

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe data-science

【解决方案1】：

df = pd.DataFrame(data={"0_A":[0,1,1],
                       "0_B":[1,0,0],
                       "0_C":[0,1,1],
                       "1_A":[0,0,0],
                       "1_B":[0,1,0],
                       "1_C":[0,0,1]})
final_df = pd.DataFrame(columns=["A","B","C"])

for i in final_df:
    final_df[i] = (df[df.columns[df.columns.str.contains(i)]].max(axis=1))

print(final_df)


    A   B   C
0   1   1   0
1   1   1   0
2   0   1   1

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在列之间使用按位或，如下所示：

import pandas as pd
from io import StringIO

df = pd.read_csv(StringIO("""
    0_A  0_B 0_C  1_A 1_B 1_C
0   1    0   0     0  1   0
1   0    1   0     1  0   0
2   0    1   0     0  0   1 """), sep=r"\s+")

df["A"] = df["0_A"] | df["1_A"]
df["B"] = df["0_B"] | df["1_B"]
df["C"] = df["0_C"] | df["1_C"]

df = df[["A", "B", "C"]]

print(df)

输出：

【讨论】：