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[英]python: iterate in groupby pandas, add new columns based on previous value
[英]Python pandas: add new columns based on the existed a column value, and set the value of new columns as 1 or 0
我有一个名为df的数据框,如下所示:
ticker class_n
1 a
2 b
3 c
4 d
5 e
6 f
7 a
8 b
............................
我想向此数据框添加新列,新列名称是class_n的唯一类别的值(我的意思是不重复class_n)。 此外,新列的值为1(如果class_n的值与列名相同),其他则为0,例如以下数据帧。 我想获得新的数据框,如下所示:
ticer class_n a b c d e f
1 a 1 0 0 0 0 0
2 b 0 1 0 0 0 0
3 c 0 0 1 0 0 0
4 d 0 0 0 1 0 0
5 e 0 0 0 0 1 0
6 f 0 0 0 0 0 1
7 a 1 0 0 0 0 0
8 b 0 1 0 0 0 0
我的代码如下:
lst_class = list(set(list(df['class_n'])))
for cla in lst_class:
df[c] = 0
df.loc[df['class_n'] is cla, cla] =1
但是有错误:
KeyError: 'cannot use a single bool to index into setitem'
谢谢!
使用pd.get_dummies
df.join(pd.get_dummies(df.class_n))
ticker class_n a b c d e f
0 1 a 1 0 0 0 0 0
1 2 b 0 1 0 0 0 0
2 3 c 0 0 1 0 0 0
3 4 d 0 0 0 1 0 0
4 5 e 0 0 0 0 1 0
5 6 f 0 0 0 0 0 1
6 7 a 1 0 0 0 0 0
7 8 b 0 1 0 0 0 0
还是同一件事,但要多手动一些
f, u = pd.factorize(df.class_n.values)
d = pd.DataFrame(np.eye(u.size, dtype=int)[f], df.index, u)
df.join(d)
ticker class_n a b c d e f
0 1 a 1 0 0 0 0 0
1 2 b 0 1 0 0 0 0
2 3 c 0 0 1 0 0 0
3 4 d 0 0 0 1 0 0
4 5 e 0 0 0 0 1 0
5 6 f 0 0 0 0 0 1
6 7 a 1 0 0 0 0 0
7 8 b 0 1 0 0 0 0
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