辞書のキーの値をチェックし、Pythonのみを使用してキーの行列を構成します

Question

私は以下のような辞書を持っています。

mydictionary = {colours: [red, pink, blue, green, yellow], animals: [cat, rat, dog, goat], 
vehicles: [car, jeep, van, bus, lorry]} 

Iはまた、（それ以外の場合は0、その値は、私はそれ1作る読み取るエッセイにある場合）以下の実施例に与えられるようにキーの各値のマトリックスを有します。

 red, pink, blue, green, yellow, cat, rat, ... bus, lorry 
Essay1: 1  0  0 1  1  0 0  1  0 
Essay2: 0  1  0 0  1  0 1  0  0 

したがって、これはリストのリストのようです。

[[1,0,0,1,1,0,0,1,0], [0,1,0,0,1,0,1,0,0]] 

は、今使って「mydictionaryは、」私は、次のように（キーの1つ以上の値が1であれば、私は他に、0を1としてキーをマークしていること）上の行列を変換したいです。

 Colours, Animals, Vehicles 
Essay1: 1   0  1 
Essay2: 1   1  0 

上記のマトリックスは、以下のようなリストのリストとして書くことができます。

[[1,0,1], [1,1,0]] 

私はこのため、パンダに新しいです、これはパンダのデータフレームを使用して行うことが可能であるならば、私は知ることに興味があります。

Answer 1

あなたが集計maxで列名によって、新しいdictにvaluesでkeysを交換df列の名前を変更し、その後groupbyことができます。

L = [[1,0,0,1,1,0,0,1,0], [0,1,0,0,1,0,1,0,0]] 
cols = ['red', 'pink', 'blue', 'green', 'yellow', 'cat', 'rat', 'bus', 'lorry'] 
df = pd.DataFrame(L, columns=cols) 
print (df) 
    red pink blue green yellow cat rat bus lorry 
0 1  0  0  1  1 0 0 1  0 
1 0  1  0  0  1 0 1 0  0 

d = {k: oldk for oldk, oldv in mydictionary.items() for k in oldv} 
df = df.rename(columns=d).groupby(axis=1, level=0).max() 
print (df) 
     animals colours vehicles 
Essay1:  0  1   1 
Essay2:  1  1   0 

Answer 2

m = {v: k for k, l in mydictionary.items() for v in l} 
df.groupby(df.columns.map(m.get), 1).sum().clip(0, 1) 

     animals colours vehicles 
Essay1  0  1   1 
Essay2  1  1   0