两个分类变量的笛卡尔积答案

【问题标题】：Cartesian product of two categorical variables两个分类变量的笛卡尔积
【发布时间】：2020-11-03 13:42:15
【问题描述】：

让一个 DataFrame 具有其他两个分类变量，其中一个具有 child young mature old 类，另一个具有 male female 类。

我怎样才能系统地创建一个新的专栏 'Sex_Age' 和课程 male_child, female_child, male_young, female_young, male_mature, female_mature, male_old, female_old？

分两种情况：

我不希望这个新的分类变量真正添加到我的 DataFrame 中，而只想使用它的概念并说，绘制有八个点的 jitter plot。
我想将这个新的分类变量添加到我的 DataFrame。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Sex':['male', 'female',\
         'male', 'male', 'male', 'female', 'male',\
        'male', 'female'], 'Age':['child', 'old', 'mature',\
        'young', 'young', 'mature', 'child', 'child', 'child'],
                  'HairLength':[2,30,8,15,9,35,3,5,6]})
df

案例 1： 我想要 jitter plot 的 'HairLength' 由 8 个数字组成，对应于 8 个案例：male_child, female_mature, ... ，我对新列不感兴趣。

情况 2：我有兴趣在我的 DateFrame 中添加一个 'Sex_Age' 列，其中包含 male_child 等真实数据。

【问题讨论】：

请分享Minimal, Complete, and Verifiable example。另外，请您澄清一下：I don't want this new categorical variable really added to my DataFrame 然后是I want to add this new categorical variable to my DataFrame
我照你说的做了@yatu

标签： python python-3.x pandas matplotlib

【解决方案1】：

我的示例数据框是：

df = pd.DataFrame({'A':['male', 'female', 'male'], 'B':['one', 'two', 'three']})

所以你可以使用 pandas 的 get_dummies 函数：

pd.get_dummies(df, columns=['A', 'B'])

输出将是：


    A_female    A_male  B_one   B_three B_two
0          0         1      1         0     0
1          1         0      0         0     1
2          0         1      0         1     0

你可以用它来画，比如（但它不是抖动图）：

pd.get_dummies(df, columns=['A', 'B']).plot(kind='bar')

或与您的 DataFrameWriter 连接：

df = df.join(pd.get_dummies(df, columns=['A', 'B']))

【讨论】：