[英]Python - Divide the column into multiple columns using Split
I have a Pandas dataframe like this {each row in B is a string with values joined with | 我有一个像这样的Pandas数据帧{B中的每一行都是一个字符串,其值与|连接 symbol}:
符号}:
A B
a 1|2|3
b 2|4|5
c 3|2|5
I want to create columns which say that the value is present in that row(of column B) or not: 我想创建一些列,表示该行(B列)中存在的值是否存在:
A B 1 2 3 4 5
a 1|2|3 1 1 1 0 0
b 2|4|5 0 1 0 1 1
c 3|5 0 0 1 0 1
I have tried this by looping the columns. 我通过循环列来尝试这个。 But, can it be done using lambda or comprehensions?
但是,可以使用lambda或comprehension完成吗?
You can try get_dummies
: 你可以试试
get_dummies
:
print df
A B
0 a 1|2|3
1 b 2|4|5
2 c 3|2|5
print df.B.str.get_dummies(sep='|')
1 2 3 4 5
0 1 1 1 0 0
1 0 1 0 1 1
2 0 1 1 0 1
And if you need old column B
use join
: 如果你需要旧的
B
列,请使用join
:
print df.join(df.B.str.get_dummies(sep='|'))
A B 1 2 3 4 5
0 a 1|2|3 1 1 1 0 0
1 b 2|4|5 0 1 0 1 1
2 c 3|2|5 0 1 1 0 1
Hope this helps. 希望这可以帮助。
In [19]: df
Out[19]:
A B
0 a 1|2|3
1 b 2|4|5
2 c 3|2|5
In [20]: op = df.merge(df.B.apply(lambda s: pd.Series(dict((col, 1) for col in s.split('|')))),
left_index=True, right_index=True).fillna(0)
In [21]: op
Out[21]:
A B 1 2 3 4 5
0 a 1|2|3 1 1 1 0 0
1 b 2|4|5 0 1 0 1 1
2 c 3|2|5 0 1 1 0 1
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.