ミッシュ:
私は、次のデータフレームを持っています:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Q1': ['A,B', 'A,C', 'A,B', 'B,C', 'A,B,C','C,B,A','B,C,A'],
'Q2': ['B,A', 'C,A', 'B,C,A', 'A,B', 'A,C', 'B,C','C,B'],
'Q3': ['C,A', 'C,B', 'A,B', 'C,B', 'A,B,C','A,B,C','C,A']})
df['Q1'] = df['Q1'].apply(lambda x: x.split(','))
df['Q2'] = df['Q2'].apply(lambda x: x.split(','))
df['Q3'] = df['Q3'].apply(lambda x: x.split(','))
colQ1 = df["Q1"].explode().unique()
colQ1df = pd.DataFrame(columns = colQ1)
df = pd.concat([df, colQ1df], sort=False)
print(df)
私はそれがない場合は列「Q1」が「A」と0が含まれている場合は「1」で新しい列「A」を埋めたいです。
エズレル:
いけない値を爆発、より良い使用であるSeries.str.get_dummies
とのconcat
必要性は、各列と同じように処理した場合は:
df = pd.DataFrame({'Q1': ['A,B', 'A,C', 'A,B', 'B,C', 'A,B,C','C,B,A','B,C,A'],
'Q2': ['B,A', 'C,A', 'B,C,A', 'A,B', 'A,C', 'B,C','C,B'],
'Q3': ['C,A', 'C,B', 'A,B', 'C,B', 'A,B,C','A,B,C','C,A']})
df = pd.concat([df[x].str.get_dummies(',') for x in df], keys=df.columns, axis=1)
df.columns = df.columns.map('_'.join)
print (df)
Q1_A Q1_B Q1_C Q2_A Q2_B Q2_C Q3_A Q3_B Q3_C
0 1 1 0 1 1 0 1 0 1
1 1 0 1 1 0 1 0 1 1
2 1 1 0 1 1 1 1 1 0
3 0 1 1 1 1 0 0 1 1
4 1 1 1 1 0 1 1 1 1
5 1 1 1 0 1 1 1 1 1
6 1 1 1 0 1 1 1 0 1
したい場合は、各列には、データフレームを分離します:
df1 = df['Q1'].str.get_dummies(',')
print (df1)
A B C
0 1 1 0
1 1 0 1
2 1 1 0
3 0 1 1
4 1 1 1
5 1 1 1
6 1 1 1