在 Python 中使用循环创建虚拟变量

Question

我正在尝试为包含某个单词的某些列创建一堆新的二进制变量（并且我想将这些新的二进制变量BINARY_ +column name ），我正在尝试这样做，但是它不起作用：

# create empty list
List_of_dummy_names = [] 

# word
string = "WORD"

for col in list(df.columns.values):
    if string in df.columns.values[col]:
        List_of_dummy_names.append('BINARY_'+col)

Answer 1

在您的情况下， col看起来像是某种集合。 你可能想要这样做：

List_of_dummy_names.append('BINARY_'+string)

Answer 2

如果您想使用新创建的 List_of_dummy_names（带有 'BINARY_'+column_name 的元素）重命名 Pandas 数据框列，那么您可以按照我的回答进行操作。

让我们说

cv = list(df.columns.values)
#cv = ['aword', 'bword', 'c']
search_String = 'word'
replace_dict = dict(zip(cv,['BINARY_'+x if search_String in x else x for x in cv]))
#{'aword': 'BINARY_aword', 'bword': 'BINARY_bword', 'c': 'c'}
#Then in pandas dataframe rename method, use this dictinary
new_df = df.rename(col=replace_dict)

还要检查你是否可以使用下面的

List_of_dummy_names = ['BINARY_'+x for x in cv if search_String in x ]
#['BINARY_aword', 'BINARY_bword']  #filters the element having 'word' in them and prefixed with 'BINARY_'

检查你是否需要这个（因为我对“你在找什么”感到困惑）

#df has only one column named 'col_to_replace'
col_to_replace
   aword
   bword
   c
df['col_to_replace'] = ['BINARY_'+x if search_String in x else x for x in df['col_to_replace']]
#col_to_replace
   BINARY_aword  #prefixed
   BINARY_bword  #prefixed
   c             #word not found, so as it was

现在您在列表中获得了新的列名列表。

List_of_dummy_names #['BINARY_aword', 'BINARY_bword']
#loop over it and create new columns in existing dataframe
for col_Name in List_of_dummy_names:
    df[col_Name] = 'default_value_1' #it will create new column "BINARY_aword" and all the row_values as string 'default_value_1' for first loop and in 2nd loop new column "BINARY_aword" with all values as 'default_value_1'.

如果你已经在一个列表中有一个值， len(list) == len(df) 然后将该列表分配为 df[col_Name] = list_of_values_sharing_same_length_as_DF