多级列上的熊猫get_dummies（）

Question

在将get_dummies()应用于特定子列时，我想保持列的多层结构。

例如，给定数据框：

In [1]: df = pd.DataFrame({('A','one'):['a','a','b'],
                           ('A','two'):['b','a','a'],
                           ('B','one'):['b','b','a'],
                           ('B','two'):['a','a','a'],
                           ('C','one'):['b','a','b'],
                           ('C','two'):['a','b','a'],})
        df

Out[1]: 
    A       B       C    
  one two one two one two
0   a   b   b   a   b   a
1   a   a   b   a   a   b
2   b   a   a   a   b   a

我想根据以下内容制作一些东西：

      A               B               C          
  one_a one_b two one_a one_b two one_a one_b two
0     1     0   b     0     1   a     0     1   a
1     1     0   a     0     1   a     1     0   b
2     0     1   a     1     0   a     0     1   a

如何产生与上述结果相似的结果？ 如何在不影响数据帧的多级结构的情况下将子列编码为单热向量？

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我已经尝试过下面的代码，并且我理解为什么它不起作用。 我不能插入两列代替一列。

In [2]: df.loc[:, (slice(None),'one')] = pd.get_dummies(df.loc[:, (slice(None),'one')])
        df

Out[2]: 
    A       B       C    
  one two one two one two
0 NaN   b NaN   a NaN   a
1 NaN   a NaN   a NaN   b
2 NaN   a NaN   a NaN   a

我知道我也可以将drop_first=True与get_dummies() ，但这将给我一列而不是两列，并且仅适用于二进制变量。

Answer 1

熊猫福

pd.get_dummies(df.stack(0).one, prefix='one').stack().unstack(0).T.join(
      df.xs('two', axis=1, level=1, drop_level=False)
).sort_index(1)

      A               B               C          
  one_a one_b two one_a one_b two one_a one_b two
0     1     0   b     0     1   a     0     1   a
1     1     0   a     0     1   a     1     0   b
2     0     1   a     1     0   a     0     1   a

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替代

def f(d, n, k):
    d = d[n]
    o = d.pop(k)
    return pd.get_dummies(o, prefix=k).join(d)

pd.concat({n: f(d, n, 'one') for n, d in df.groupby(axis=1, level=0)}, axis=1)

      A               B               C          
  one_a one_b two one_a one_b two one_a one_b two
0     1     0   b     0     1   a     0     1   a
1     1     0   a     0     1   a     1     0   b
2     0     1   a     1     0   a     0     1   a