我从查询中得到了这个 pandas 数据框:
| name | event |
----------------------------
| name_1 | event_1 |
| name_1 | event_2 |
| name_2 | event_1 |
我需要将列事件转换为数字,或者类似这样的东西:
| name | event_1 | event_2 |
-------------------------------
| name_1 | 1 | 0 |
| name_1 | 0 | 1 |
| name_2 | 1 | 0 |
在软件 rapidminer 中,我可以使用“名义到数值”的运算符来做到这一点,所以我假设在 python 中转换列的类型应该是有效的,但我可能会弄错。
最后,我们的想法是对具有相同名称的列值求和,得到一个如下所示的表:
| name | event_1 | event_2 |
-------------------------------
| name_1 | 1 | 1 |
| name_2 | 1 | 0 |
是否有返回预期结果的函数?
重要:我不能对事件进行简单的计数,因为我不了解它们,并且事件对于用户来说是不同的
编辑:好吧,谢谢大家,我可以看到有多种方法可以做到这一点,你们能说出其中哪一种是最pythonic的方式吗?
最佳答案
一些方法
1)
In [366]: pd.crosstab(df.name, df.event)
Out[366]:
event event_1 event_2
name
name_1 1 1
name_2 1 0
2)
In [367]: df.groupby(['name', 'event']).size().unstack(fill_value=0)
Out[367]:
event event_1 event_2
name
name_1 1 1
name_2 1 0
3)
In [368]: df.pivot_table(index='name', columns='event', aggfunc=len, fill_value=0)
Out[368]:
event event_1 event_2
name
name_1 1 1
name_2 1 0
4)
In [369]: df.assign(v=1).pivot(index='name', columns='event', values='v').fillna(0)
Out[369]:
event event_1 event_2
name
name_1 1.0 1.0
name_2 1.0 0.0
关于python - 如何将一列字符串转换为数字?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46081753/