Pandas 双列数据帧分类行

我有一个包含两列、值和类别的数据框架。我需要将数据帧转换为每个值有一行，相关类别的值为1或0

因此：

+--------+--------------+
| value  |   category   |
+--------+--------------+ 
|   1    |      32      |
|   1    |      33      |
|   1    |      34      |
|   1    |      35      |
|   2    |      32      |
|  ...   |      ...     |
+--------+--------------+

为此：

+--------+----+----+----+----+
| value  | 32 | 33 | 34 | 35 |
+--------+----+----+----+----+
|   1    |  1 |  1 |  1 |  1 |
|   2    |  1 |  0 |  0 |  0 |
+--------+----+----+----+----+

---

我尝试使用嵌套循环来实现这一点，但速度太慢了。有更好的方法吗？

这应该有效，接受

@ALollz

建议并重置索引

import pandas as pd
raw_data = {'value':      [1, 1, 1, 2, 2],
            'category':     [32, 33, 34, 35, 36]}

df = pd.DataFrame(raw_data)
df = pd.crosstab(df.value, df.category).clip(upper=1)
df.reset_index(drop=True)

---

这应该有效，采取

@ALollz

建议并重置索引

import pandas as pd
raw_data = {'value':      [1, 1, 1, 2, 2],
            'category':     [32, 33, 34, 35, 36]}

df = pd.DataFrame(raw_data)
df = pd.crosstab(df.value, df.category).clip(upper=1)
df.reset_index(drop=True)

---

pd.crosstab（df.value，df.category）.clip（upper=1）

或

pivot

。我认为这不管用。想详细说明一下pivot吗？可能不值得，因为如果

交叉表

在某种程度上不起作用（尽管它确实再现了您的预期输出），那么我提出的所有其他解决方案都将同样失败，因为它们都只是做完全相同事情的10种不同方法。只是有些人使用了

groupby

，其他人使用了

pivot

其他人

get_dummies

，但结果都是一样的。也就是说，如果

crosstab

没有真正起作用，你能提供一个说明这不是理想解决方案的例子吗？

pd.crosstab（df.value，df.category）.clip（上限=1）

或

pivot

。我认为这不管用。想详细说明一下pivot吗？可能不值得，因为如果

交叉表

在某种程度上不起作用（尽管它确实再现了您的预期输出），那么我提出的所有其他解决方案都将同样失败，因为它们都只是做完全相同事情的10种不同方法。只是有些人使用

groupby

，其他人使用

pivot

其他人

get_dummies

，但结果都是一样的。也就是说，如果

交叉表

没有真正起作用，你能提供一个说明这不是理想解决方案的例子吗？