熊猫：重塑数据答案

【问题标题】：Pandas: reshaping data熊猫：重塑数据
【发布时间】：2013-05-14 06:46:20
【问题描述】：

我有一个熊猫系列，目前看起来像这样：

14    [Yellow, Pizza, Restaurants]
...
160920                  [Automotive, Auto Parts & Supplies]
160921       [Lighting Fixtures & Equipment, Home Services]
160922                 [Food, Pizza, Candy Stores]
160923           [Hair Removal, Nail Salons, Beauty & Spas]
160924           [Hair Removal, Nail Salons, Beauty & Spas]

我想从根本上将它重塑成一个看起来像这样的数据框......

      Yellow  Automotive  Pizza
14       1         0        1
…           
160920   0         1        0
160921   0         0        0
160922   0         0        1
160923   0         0        0
160924   0         0        0

即。一个逻辑结构，指出每个观察（行）属于哪些类别。

我能够编写基于循环的代码来解决问题，但鉴于我需要处理大量行，这将非常慢。

有人知道此类问题的矢量化解决方案吗？我将不胜感激。

编辑：有 509 个类别，我有一个列表。

【问题讨论】：

标签： python pandas categories vectorization

【解决方案1】：

In [9]: s = Series([list('ABC'),list('DEF'),list('ABEF')])

In [10]: s
Out[10]: 
0       [A, B, C]
1       [D, E, F]
2    [A, B, E, F]
dtype: object

In [11]: s.apply(lambda x: Series(1,index=x)).fillna(0)
Out[11]: 
   A  B  C  D  E  F
0  1  1  1  0  0  0
1  0  0  0  1  1  1
2  1  1  0  0  1  1

【讨论】：

先生，这非常非常聪明。
恭喜获得金牌！ stackoverflow.com/help/badges/3296/pandas?userid=644898
您能解释一下这是如何工作的吗？当我查看创建的单个系列时，例如Series(1,index=s[1]), 系列索引是列表中的字母（如我所料）。但是 s.apply() 会产生一个以系列索引为列的 DataFrame。枢轴是如何发生的？
当应用的结果被返回时，会有一些推断。例如。如果返回标量，那么您将返回一个系列，这里的形状“向上转换”到一个 DataFrame。