Python Pandas 将数据框转换为计数列表或向量答案

【问题标题】：Python Pandas turn a dataframe into counts list or a vectorPython Pandas 将数据框转换为计数列表或向量
【发布时间】：2021-11-16 20:47:07
【问题描述】：

我创建了以下熊猫数据框：

+------+-------+------------+
|userID|movieID|timesWatched|
+------+-------+------------+
|u1    |mv1    |5           |
|u1    |mv2    |2           |
|u2    |mv1    |1           |
|u3    |mv4    |30          |
+------+-------+------------+

我还有一个包含 6 部电影的列表：

 movies =['mv0', 'mv1', 'mv2', 'mv3', 'mv4', 'mv5']

我想做的是为每个用户创建一个这样的列表：

u1 : [0, 5, 2, 0, 0, 0]
u2 : [0, 1, 0, 0, 0, 0]
u2 : [0, 0, 0, 0, 30, 0]

有没有一种很好的 pythonic / pandas 方式，避免混淆 for 循环？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas list dataframe

【解决方案1】：

您可以使用categorical data 和pivot_table 并将to_dict 转换为“列表”格式。

pivot_table 的 dropna=False 选项与分类数据相结合可确保拥有所有类别，即使所有类别都是 NaN。

movies =['mv0', 'mv1', 'mv2', 'mv3', 'mv4', 'mv5']

(df.assign(movieID=pd.Categorical(df['movieID'], categories=movies))
   .pivot_table(index='movieID',
                columns='userID',
                values='timesWatched',
                dropna=False, fill_value=0)
   .to_dict('list')
)

【讨论】：