Python 将包含行名、列名和频率的字段转换为术语文档矩阵

我有以下格式的文件： 输入：

我想把这个数据框转换成一个术语文档矩阵（最好是另一个）。实现这一目标的最有效方式是什么

出厂价格：

Term/Document  A  B  C  D
    001        0  0  0  4
    003        0  2  1  0
    055        5  0  0  0
    089        0  0  0  1
    112        3  0  0  0

---

请注意，所需的数据帧有一个索引，其标签来自

df['TermId']

，列标签来自

df['Document']

。每当索引和列标签来自

df

的列时，请考虑使用（或者如果需要聚合）：

屈服

Document  A  B  C  D
TermId              
001       0  0  0  4
003       0  2  1  0
055       5  0  0  0
089       0  0  0  1
112       3  0  0  0

---

谢谢df.pivot_表适合我，因为原始df中的TermId列有重复项

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Document': ['A', 'A', 'C', 'D', 'B', 'D'],
                   'Freq': ['3', '5', '1', '4', '2', '1'],
                   'TermId': ['112', '055', '003', '001', '003', '089']})
result = df.pivot(index='TermId', columns='Document', values='Freq').fillna(0)
print(result)

Document  A  B  C  D
TermId              
001       0  0  0  4
003       0  2  1  0
055       5  0  0  0
089       0  0  0  1
112       3  0  0  0