変換文字列のバイナリPythonのデータフレーム

Question

私はこのようになりますパンダのデータフレームを持って、約10K行の繰り返し：

 Lbl #    Value       Time 
16 160 0-00-000-0000-0000-0000-0000-00 000:00:00:00.206948 
17 270 0-00-000-0000-0001-1010-0110-00 000:00:00:00.212948 
18 271 1-00-000-0000-0000-0110-1110-00 000:00:00:00.215828 
19 272 0-00-001-1000-0111-1111-1000-00 000:00:00:00.218708 
20 273 1-00-000-0000-0000-0111-1110-00 000:00:00:00.221588 
21 274 0-00-000-0000-0000-1001-0110-00 000:00:00:00.224468 
22 275 0-00-001-1111-0000-0000-0000-00 000:00:00:00.227348 
23 276 1-00-000-0000-0000-0000-0000-00 000:00:00:00.233428 
24 277 0-00-000-0000-0000-0000-0000-00 000:00:00:00.236308 
29 334 0-11-000-0000-0000-0000-0000-00 000:00:00:00.253900 
63 160 0-00-000-0000-0000-0000-0000-00 000:00:00:00.458692 

がどのように各「値」ラベルに行くとに分割してください対応する24のビット。エンドゲームは、他の分析とともに、データファイルのコース上でラベル160、ビット19をグラフ化することができます。

ありがとうございました。

編集：MaxUの回答が機能しました。ただ、将来の訪問者のために、私は終わった最終的なコードは次のとおりです。

df_bits = df_binary.Value.str.replace('-','').str.extractall('(\d)').unstack().astype(np.int8).add_prefix('b') 
df_binary = pd.concat([df_binary, df_bits], axis = 1) 

Answer 1

IIUC：

In [43]: df 
Out[43]: 
    Lbl #       Value     Time 
0 16 160 0-00-000-0000-0000-0000-0000-00 000:00:00:00.206948 
1 17 270 0-00-000-0000-0001-1010-0110-00 000:00:00:00.212948 
2 18 271 1-00-000-0000-0000-0110-1110-00 000:00:00:00.215828 
3 19 272 0-00-001-1000-0111-1111-1000-00 000:00:00:00.218708 
4 20 273 1-00-000-0000-0000-0111-1110-00 000:00:00:00.221588 
5 21 274 0-00-000-0000-0000-1001-0110-00 000:00:00:00.224468 
6 22 275 0-00-001-1111-0000-0000-0000-00 000:00:00:00.227348 
7 23 276 1-00-000-0000-0000-0000-0000-00 000:00:00:00.233428 
8 24 277 0-00-000-0000-0000-0000-0000-00 000:00:00:00.236308 
9 29 334 0-11-000-0000-0000-0000-0000-00 000:00:00:00.253900 
10 63 160 0-00-000-0000-0000-0000-0000-00 000:00:00:00.458692 

In [44]: df.Value.str.replace('-','').str.extractall('(\d)').unstack().astype(np.int8).add_prefix('b') 
Out[44]: 
     b0       ... 
match b0 b1 b2 b3 b4 b5 b6 b7 b8 b9 ... b14 b15 b16 b17 b18 b19 b20 b21 b22 b23 
0  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
1  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 
2  1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 
3  0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 ... 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 
4  1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 
5  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 
6  0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
7  1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
8  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
9  0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
10  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 

[11 rows x 24 columns]