[英]get_dummies() for multiple Pandas DataFrame's
我有一個 DataFrame 列表,我想對一些列進行一次性編碼。 例如,如果:
In[1]: df1 = pd.DataFrame(np.array([['a', 'a'], ['b', 'b'], ['c', 'c']]),
columns=['col_1', 'col_2'])
df2 = pd.DataFrame(np.array([['a', 'a'], ['b', 'b'], ['c', 'c']]),
columns=['col_1', 'col_2'])
combined = [df1, df2]
combined
Out[1]: col_1 col_2
0 a a
1 b b
2 c c
我目前正在使用以下方法。
In[2]: for df in combined:
one_hot = pd.get_dummies(df["col_2"])
df[one_hot.columns] = one_hot
df.drop("col_2", axis=1, inplace=True)
df1
Out[2]: col_1 a b c
0 a 1 0 0
1 b 0 1 0
2 c 0 0 1
我錯過了更簡潔的解決方案嗎?
一個重要的要求是我需要修改原始數據幀。
我認為您可以將concat
與key
一起使用,這將添加一個新級別的索引,然后get_dummies
s=pd.concat(combined,keys=range(len(combined)))['col_2'].str.get_dummies()
s['col_1']=pd.concat(combined,keys=range(len(combined)))['col_1'].values
s
Out[20]:
a b c col_1
0 0 1 0 0 a
1 0 1 0 b
2 0 0 1 c
1 0 1 0 0 a
1 0 1 0 b
2 0 0 1 c
如果您想將它們保存到不同 dfs 的列表中,您可以groupby
並將其保存到dict
d={x:y.reset_index(level=0,drop=True) for x , y in s.groupby(level=0)}
d
Out[16]:
{0: a b c
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 0 1, 1: a b c
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 0 1}
for df in combined:
one_hot = pd.get_dummies(df["col_2"])
df[one_hot.columns] = one_hot
df.drop("col_2", axis=1, inplace=True)
df1, df2 = [df.join(pd.get_dummies(df['col_2'])).drop('col_2', 1) for df in combined]
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