熊猫：转换数据框以显示原始数据框中是否存在值的组合

熊猫：转换数据框以显示原始数据框中是否存在值的组合

使用

get_dummies

有

max

：

df = pd.get_dummies(df.set_index('Col 1')['Col 2'], dtype=bool).rename_axis(None).max(level=0)print (df)       1     2      3A  False  True   TrueB   True  True  False

或者，如果可能的话，不要在列中丢失任何值，

Col2

然后

Dataframe.pivot

与一起使用

Dataframe.notna

，以删除索引和列名，请使用

Dataframe.rename_axis

：

df = df.pivot('Col 1', 'Col 2', 'Col 1').notna().rename_axis(index=None, columns=None)print (df)       1     2      3A  False  True   TrueB   True  True  False

备选方案可能是重复项，但

pivot

失败了：

df = (df.pivot_table(index='Col 1', columns='Col 2', values='Col 1', aggfunc='size')        .notna()        .rename_axis(index=None, columns=None))print (df)       1     2      3A  False  True   TrueB   True  True  False

或评论中的解决方案：

df = (pd.crosstab(df['Col 1'], df['Col 2'])        .gt(0)        .rename_axis(index=None, columns=None))