Diviser un dataframe colonne ayant une pandas série en plusieurs colonnes

Question 1

J'ai une pandas dataframe avec de nombreuses colonnes. L'un d'eux est une série. Je veux briser cette colonne dans un jeu booléen colonnes. Donc, si la valeur d'une ligne est ['Rouge','Chaud','Été'], je veux 3 colonnes: Rouge (ayant la valeur 1), Chaud (ayant la valeur 1) et d'Été (ayant la valeur 1).

Exemple:

df = pd.DataFrame({'Owner': ['Bob', 'Jane', 'Amy'],
               'Make': ['Ford', 'Ford', 'Jeep'],
               'Model': ['Bronco', 'Bronco', 'Wrangler'],
               'Sentiment': [['Meh','Red','Dirty'], ['Rusty','Sturdy'], ['Dirty','Red']],
               'Max Speed': [80, 150, 69],
              'Customer Rating': [90, 50, 91]})

nous donne:

Maintenant, je veux cette sortie: (Vrai/Faux pourrait être zéros et de uns, trop. Tout aussi bon).

note: j'ai regardé ce post ci-dessous: Diviser une Pandas colonne de listes dans plusieurs colonnes mais que seulement directement des œuvres si la série n'est pas déjà partie d'une DF.

toute aide appréciée!

Question 2

Essayez explode alors crosstab et join

s = df.Sentiment.explode()
out = df.join(pd.crosstab(s.index,s).astype(bool))
out
  Owner  Make     Model          Sentiment  ...    Meh    Red  Rusty  Sturdy
0   Bob  Ford    Bronco  [Meh, Red, Dirty]  ...   True   True  False   False
1  Jane  Ford    Bronco    [Rusty, Sturdy]  ...  False  False   True    True
2   Amy  Jeep  Wrangler       [Dirty, Red]  ...  False   True  False   False
[3 rows x 11 columns]

Question 3

Essayez ceci:

df = pd.concat([df, pd.get_dummies(df['Sentiment'].explode())], axis=1)

Sortie:

>>> df
  Owner  Make     Model             Sentiment  Max Speed  Customer Rating  AWESOME  Dirty  LOVE  Meh  Red  Rusty  Sturdy
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      0     0    1    0      0       0
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      0     0    0    1      0       0
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      1     0    0    0      0       0
1  Jane  Ford    Bronco       [Rusty, Sturdy]        150               50        0      0     0    0    0      1       0
1  Jane  Ford    Bronco       [Rusty, Sturdy]        150               50        0      0     0    0    0      0       1
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        0      0     1    0    0      0       0
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        1      0     0    0    0      0       0
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        0      0     0    0    1      0       0

Comment ça marche

Ce que vous cherchez est généralement appelé "one-hot" de l'encodage, et il y a une méthode dans les pandas juste pour ça: get_dummies(). Il prend une Série (ou un DataFrame) et crée une nouvelle colonne pour chaque valeur unique dans la Série (ou DataFrame).

df['Sentiment'].explode() crée une nouvelle colonne contenant toutes les valeurs individuelles de toutes les listes dans la colonne sélectionnée(s).

BENY · Answer 1 · 2021-11-24T14:07:56

Essayez explode alors crosstab et join

s = df.Sentiment.explode()
out = df.join(pd.crosstab(s.index,s).astype(bool))
out
  Owner  Make     Model          Sentiment  ...    Meh    Red  Rusty  Sturdy
0   Bob  Ford    Bronco  [Meh, Red, Dirty]  ...   True   True  False   False
1  Jane  Ford    Bronco    [Rusty, Sturdy]  ...  False  False   True    True
2   Amy  Jeep  Wrangler       [Dirty, Red]  ...  False   True  False   False
[3 rows x 11 columns]

richardec · Answer 2 · 2021-11-24T03:25:47

Essayez ceci:

df = pd.concat([df, pd.get_dummies(df['Sentiment'].explode())], axis=1)

Sortie:

>>> df
  Owner  Make     Model             Sentiment  Max Speed  Customer Rating  AWESOME  Dirty  LOVE  Meh  Red  Rusty  Sturdy
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      0     0    1    0      0       0
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      0     0    0    1      0       0
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      1     0    0    0      0       0
1  Jane  Ford    Bronco       [Rusty, Sturdy]        150               50        0      0     0    0    0      1       0
1  Jane  Ford    Bronco       [Rusty, Sturdy]        150               50        0      0     0    0    0      0       1
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        0      0     1    0    0      0       0
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        1      0     0    0    0      0       0
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        0      0     0    0    1      0       0

Comment ça marche

Ce que vous cherchez est généralement appelé "one-hot" de l'encodage, et il y a une méthode dans les pandas juste pour ça: get_dummies(). Il prend une Série (ou un DataFrame) et crée une nouvelle colonne pour chaque valeur unique dans la Série (ou DataFrame).

df['Sentiment'].explode() crée une nouvelle colonne contenant toutes les valeurs individuelles de toutes les listes dans la colonne sélectionnée(s).

Diviser un dataframe colonne ayant une pandas série en plusieurs colonnes

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