如何使用 Pandas 从数据透视表制作二进制交叉验证表答案

【问题标题】：How to make a binary cross validation table from a pivot table using Pandas如何使用 Pandas 从数据透视表制作二进制交叉验证表
【发布时间】：2021-11-01 22:10:33
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据集

当我进行旋转时，它应该看起来像这样

但我真正想要的是这个

我可以用循环和东西以一种不漂亮和直观的方式来完成它......就像我可以搜索不是 None 类型的值，然后用 True 和 ifnot False 替换。但这又不是很漂亮，如果我在大型数据集上执行它可能需要一些时间（情况就是这样）。

所以我想知道我是否可以用单行或几行以更漂亮和更快的方式完成。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy pivot mask

【解决方案1】：

pandas.DataFrame.pivot_table 是您正在寻找的。 assign 只是为聚合创建虚拟变量。

df = (
    df.assign(**{"": 1})
      .pivot_table(
          index="ID", 
          columns="ISIN", 
          aggfunc="max", 
          fill_value=0,
      ).astype(bool)
)

输出：

ISIN        A      B      C      D      E
ID
AXAEXL  False  False  False   True  False
AXAMIL   True   True   True  False  False
UNPEVL   True  False  False  False   True
UNPMSP   True   True  False  False  False

【讨论】：

【解决方案2】：

来自您的DataFrame：

import pandas as pd
from io import StringIO

df = pd.read_csv(StringIO("""
ID,ISIN
AXAMIL,A
AXAMIL,B
AXAMIL,C
AXAEXL,D
UNPEVL,A
UNPEVL,E
UNPMSP,A
UNPMSP,B"""), sep=',')
df

我们可以使用groupby，然后使用unstack 的结果并将其转换为boolean 以获得预期的结果：

>>> df.groupby(['ID', 'ISIN']).size().unstack(fill_value=0).astype(bool).rename_axis(None, axis=1).reset_index()
    ID      A       B       C       D       E
0   AXAEXL  False   False   False   True    False
1   AXAMIL  True    True    True    False   False
2   UNPEVL  True    False   False   False   True
3   UNPMSP  True    True    False   False   False

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以只使用isna() 方法，如下所示：

new_df = ~df.isna()

【讨论】：