python - 使用 Panda 拆分（“提取”）列

Question

我目前有一个名为 Country 的列，其值为USA, Canada, Japan. 例如：

Country
-------
Japan
Japan
USA
....
Canada

我想将值拆分（“提取”）为三个单独的列（Country_USA、Country_Canada和Country_Japan），基本上，1如果与 Country 列中的原始值匹配，列的值将是 。例如：

Country        -->    Country_Japan    Country_USA    Country_Canada
-------               -------------    -----------    ---------------
Japan                        1              0                0
USA                          0              1                0
Japan                        1              0                0
....

有没有使用 Panda / Python 3.x 的简单（非繁琐）方法来做到这一点？谢谢！

标签： pythonpython-3.xpandas

Answer 1

join与get_dummies和 一起使用add_prefix：

print(df.join(df['Country'].str.get_dummies().add_prefix('Country_')))

演示：

df=pd.DataFrame({'Country':['Japan','USA','Japan','Canada']})
print(df.join(df['Country'].str.get_dummies().add_prefix('Country_')))

输出：

  Country  Country_Canada  Country_Japan  Country_USA
0   Japan               0              1            0
1     USA               0              0            1
2   Japan               0              1            0
3  Canada               1              0            0

更好的版本，感谢 Scott：

print(df.join(pd.get_dummies(df)))

输出：

  Country  Country_Canada  Country_Japan  Country_USA
0   Japan               0              1            0
1     USA               0              0            1
2   Japan               0              1            0
3  Canada               1              0            0

Scott 的另一个好版本：

print(df.assign(**pd.get_dummies(df)))

输出：

  Country  Country_Canada  Country_Japan  Country_USA
0   Japan               0              1            0
1     USA               0              0            1
2   Japan               0              1            0
3  Canada               1              0            0