将 DataFrame 中的列转置为二进制矩阵

Question

上下文

假设我有一个这样的 pandas-DataFrame：

>>> data.head()
                            values  atTime
date        
2006-07-01 00:00:00+02:00   15.10   0000
2006-07-01 00:15:00+02:00   16.10   0015
2006-07-01 00:30:00+02:00   17.75   0030
2006-07-01 00:45:00+02:00   17.35   0045
2006-07-01 01:00:00+02:00   17.25   0100

atTime 表示用作索引的时间戳的小时和分钟。我想将 atTime 列转置为二进制矩阵（使其稀疏也是一种选择），它将用作机器学习方法中的标称特征。

想要的结果应该是这样的：

>>> data.head()
                            values  0000  0015  0030  0045  0000
date        
2006-07-01 00:00:00+02:00   15.10   1     0     0     0     0
2006-07-01 00:15:00+02:00   16.10   0     1     0     0     0
2006-07-01 00:30:00+02:00   17.75   0     0     1     0     0
2006-07-01 00:45:00+02:00   17.35   0     0     0     1     0
2006-07-01 01:00:00+02:00   17.25   0     0     0     0     1

正如预期的那样，当考虑到 atTime 中的所有值时，这个矩阵会大得多。

我的问题

我可以通过使用apply 的变通方法和使用时间戳来预先创建新列来实现所需的结果。

但是，pandas 中是否有内置选项（或通过 numpy，将 atTime 视为 numpy-array）可以在没有解决方法的情况下实现相同的功能？

Answer 1

这是get_dummies的一个用例：

pd.get_dummies(df, columns=["atTime"]) 

                           values  atTime_0  atTime_15  atTime_30  atTime_45  atTime_100
date                                                                                    
2006-07-01 00:00:00+02:00   15.10         1          0          0          0           0
2006-07-01 00:15:00+02:00   16.10         0          1          0          0           0
2006-07-01 00:30:00+02:00   17.75         0          0          1          0           0
2006-07-01 00:45:00+02:00   17.35         0          0          0          1           0
2006-07-01 01:00:00+02:00   17.25         0          0          0          0           1

根据 OP 的建议更新了解决方案。谢谢！