スプリットパンダ実際の列名と

Question

>>>table1 
     col1  col2 
row1  A   A 
row2  B   A 
row3  A   B 
row4  B   A 

を付加コラム私はワンホット表現または任意の他の方法

>>>table1 
     col1_A col1_B col2 
row1  1   0   A 
row2  0   1   A 
row3  1   0   B 
row4  0   1   A 

を使用して、次のデータフレームの中に上記のデータフレームにおける1つの列のみを変換するには、事前にありがとう

Answer 1

の残りの部分を有するデータフレームとバックマージ列にget_dummiesを適用 -

df 
    col1 col2 
row1 A A 
row2 B A 
row3 A B 
row4 B A 

i = pd.get_dummies(df.col1, prefix='col1') 
j = df.drop('col1', axis=1) # remove the column being OHE'd, thanks to the English puppy. 

pd.concat([i, j], 1) 

     col1_A col1_B col2 
row1  1  0 A 
row2  0  1 A 
row3  1  0 B 
row4  0  1 A 

Answer 2

使用pd.get_dummies

In [211]: pd.get_dummies(table1) 
Out[211]: 
     col1_A col1_B col2_A col2_B 
row1  1  0  1  0 
row2  0  1  1  0 
row3  1  0  0  1 
row4  0  1  1  0 

Answer 3

これを試してみてください：

df = pd.DataFrame({"col1":['A','B']*2,'col2':['A','A','B','A']},index=['row1','row2','row3','row4']) 
df 

     col1 col2 
row1 A A 
row2 B A 
row3 A B 
row4 B A 

は、あなたがしたいし、その後、最も簡単な方法はget_dummies + concatだろう列

df1 = pd.get_dummies(df.loc[:,"col1"]).join(df.loc[:,"col2"]) 
df1 

     A B col2 
row1 1 0 A 
row2 0 1 A 
row3 1 0 B 
row4 0 1 A 

Answer 4

いくつかの列を選択し、pd.get_dummiesとassignを使用してデータフレームに戻すことができます。

df[['col2']].assign(**pd.get_dummies(df[['col1']])) 

出力：

 col2 col1_A col1_B 
row1 A  1  0 
row2 A  0  1 
row3 B  1  0 
row4 A  0  1