将列值转换为整数列 - Pandas

Question

给定一系列未知大小的内部列表：

import pandas as pd
sr = pd.Series([['a', 'b', 'c', 'b'], ['a', 'a', 'd'], ['b']])

[输出]:

0    [a, b, c, b]
1       [a, a, d]
2             [b]

目标是使用内部列表中的值创建列，并用每行中的项目数填充其值，即

     a    b    c    d
0  1.0  2.0  1.0  NaN
1  2.0  NaN  NaN  1.0
2  NaN  1.0  NaN  NaN

我尝试通过遍历每一行并将它们转换为 Counter 对象并使用计数器字典列表重新创建数据框来实现上述目标：

>>> from collections import Counter
>>> pd.DataFrame([dict(Counter(row)) for row in pd.Series([['a', 'b', 'c', 'b'], ['a', 'a', 'd'], ['b']])])

有更简单的方法吗？ 也许 .pivot() ?

Answer 1

使用

In [179]: pd.DataFrame(Counter(x) for x in sr)
Out[179]:
     a    b    c    d
0  1.0  2.0  1.0  NaN
1  2.0  NaN  NaN  1.0
2  NaN  1.0  NaN  NaN

或

In [182]: sr.apply(lambda x: pd.Series(Counter(x)))
Out[182]:
     a    b    c    d
0  1.0  2.0  1.0  NaN
1  2.0  NaN  NaN  1.0
2  NaN  1.0  NaN  NaN

或value_counts

In [170]: sr.apply(lambda x: pd.Series(x).value_counts())
Out[170]:
     a    b    c    d
0  1.0  2.0  1.0  NaN
1  2.0  NaN  NaN  1.0
2  NaN  1.0  NaN  NaN

或

In [174]: pd.DataFrame(pd.Series(x).value_counts() for x in sr)
Out[174]:
     a    b    c    d
0  1.0  2.0  1.0  NaN
1  2.0  NaN  NaN  1.0
2  NaN  1.0  NaN  NaN

Answer 2

我想如果输入是 list 就像上一个问题：

lol = [['a', 'b', 'c', 'b'], ['a', 'a', 'd'], ['b']]
df = pd.DataFrame(Counter(x) for x in lol)
print (df)
     a    b    c    d
0  1.0  2.0  1.0  NaN
1  2.0  NaN  NaN  1.0
2  NaN  1.0  NaN  NaN

如果输入是Series:

df = pd.DataFrame(sr.values.tolist()).apply(pd.value_counts, 1)
print (df)
     a    b    c    d
0  1.0  2.0  1.0  NaN
1  2.0  NaN  NaN  1.0
2  NaN  1.0  NaN  NaN

将列值转换为整数列 - Pandas

Turning column values into Integer columns - Pandas

python

counter

series

nested-lists

pandas