Python Pandas/Numpy根据存在性将行移到列中

我有这样一个数据帧：

col_a | col b
  0      1
  0      2
  0      3
  1      1
  1      2

我想将其转换为：

col_a | 1 | 2 | 3
  0     1   1   1
  1     1   1   0

不幸的是，大多数围绕这个主题的问题/答案都只是围绕着这个主题

背景：对于Scikit，我想使用列b中存在的值作为属性/功能（类似于一种手动计数向量器，但在本例中用于行值而不是文本）

用于创建索引的第一列，最后使用每个索引的

max

仅返回输出中的

1/0

值：

df = pd.get_dummies(df.set_index('col_a')['col b'], prefix='', prefix_sep='').max(level=0)

print (df)
       1  2  3
col_a         
0      1  1  1
1      1  1  0

您可以将其用作数据透视框的列，并将其用作数据透视框的列，该数据透视框可以使用以下因素的频率表获得，并且默认情况下会计算这些因素的频率表：

cols = df.groupby('col_a').cumcount()
pd.crosstab(index = df.col_a, columns = cols)

col_0  0  1  2
col_a         
0      1  1  1
1      1  1  0

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@杰斯雷尔：哎呀，修好了！