根据 python 中的映射字典将列表列转换为多列

Question

假设我有一个 pandas dataframe 列，其中包含一个列表：

d = {'id': ["First", "Second"], 'list_column': [[1,2,3], [3,2]]}
pd.DataFrame(data=d)

看起来像这样：

| id       | list_column |
| -------- | ----------- |
| First    | [1, 2, 3]   |
| Second   | [3, 2]      |

我还有一个字典，将列表值映射到一个键，例如：

dict = {
  1: "red",
  2: "blue",
  3: "green"
}

如何将我的 list_column 转换为反映列表列内容的多个列，例如：

| id       | red | blue | green |
| -------- | --- | ---- | ----- |
| First    | 1   | 1    | 1     |
| Second   | 0   | 1    | 1     |

Answer 1

您可以先分解列，然后使用字典 map 值，然后使用pandas.crossTab创建所需的结果：

# df is your dataframe, and dict_ is your dict with key,value pairs
>>> temp=df.explode('list_column')
>>> out = pd.crosstab(temp['id'], temp['list_column'].map(dict_))

OUTPUT

# out

list_column  blue  green  red
id                           
First           1      1    1
Second          1      1    0

@Mozway 在评论中建议的优化版本：

>>> temp=df.explode('list_column')
>>> out=pd.crosstab(temp['id'], temp['list_column']).rename(columns=dict_)

# out
list_column  red  blue  green
id                           
First          1     1      1
Second         0     1      1

它经过优化，因为它不需要在行级别 map，而只是在最终计算后重命名列，这比第一种方法确实有效。

Answer 2

代码：

df['list_column'] = df.apply(lambda x: [dic.get(e, e) for e in x.list_column],axis=1)
df.explode('list_column').pivot_table(index=['id'], columns='list_column', aggfunc='size', fill_value=0)

Output：