我有一个包含以下列的数据框 - movieid、电影名称、流派 1、流派 2、...流派 n。
数据框中有许多电影，它们有多种相关的类型。例如：玩具总动员是动画、家庭、儿童等的一部分。
我要做的是，找出属于一种以上类型的所有电影。
如何使用 Pandas/DataFrame 进行编码？顺便说一句，我是一个完全的新手，所以请多多包涵。
谢谢， D
【问题讨论】：
df.melt(['movieid','movie name']) 将所有genre 转换为名为@987654323@ 的列。
我有一个包含以下列的数据框 - movieid、电影名称、流派 1、流派 2、...流派 n。
数据框中有许多电影，它们有多种相关的类型。例如：玩具总动员是动画、家庭、儿童等的一部分。
我要做的是，找出属于一种以上类型的所有电影。
好的，所以你不需要 groupby 任何东西。我将在这里建议一些有点hacky的东西，有人可能有这个代码的更漂亮的版本。只需使用流派的列来获取数据框的一部分（我在这里假设没有任何列名称中包含不属于您所说的类型的“流派”。）
tempdf = df[[column for column in df if 'genre' in column]]
我将假设流派列编码为 0/1。如果不是，您可以很容易地将它们转换成那样。
number_of_genres = df.sum(axis=1)
现在你只想要那些 >1 的电影：
df[number_of_genres > 1]
【讨论】：