Python 迭代选择数据帧中的单元格并替换值

我有一个熊猫数据框，看起来像下面的示例：

      tags      tag1      tag2      tag3
0     [a,b,c]     0         0         0
1     [a,b]       0         0         0
2     [b,d]       0         0         0
...
n     [a,b,d]     0         0         0

我想将

标记

封装为

tag1、tag2、tag3

行中的1，如果它们存在于该行索引的

标记

数组中

然而，我不太明白如何正确地迭代；到目前为止，我的想法如下：

for i, row in dataset.iterrows():
    for tag in row[0]:
        for column in range (1,4):
            if dataset.iloc[:,column].index == tag:
                dataset.set_value(i, column, 1)

但是，从该方法返回数据集时，列仍然全部为0值

谢谢大家!

看来您需要：

• 用于将列转换为字符串（如果包含列表）
• 用于删除

  []

---

最后通过以下方式将

df1

添加到原始

DataFrame

：

---

试试

dataset=dataset.set_value（i，column，1）

？谢谢-效果很好，尽管它删除了我数据集的所有其余部分。我将把结果的内容合并到原始数据集中。美丽！非常感谢。

df1 = df['tags'].astype(str).str.strip('[]').str.get_dummies(', ')
print (df1)
   'a'  'b'  'c'  'd'
0    1    1    1    0
1    1    1    0    0
2    0    1    0    1
3    1    1    0    1

df = pd.concat([df,df1], axis=1)
print (df)
        tags  tag1  tag2  tag3  'a'  'b'  'c'  'd'
0  [a, b, c]     0     0     0    1    1    1    0
1     [a, b]     0     0     0    1    1    0    0
2     [b, d]     0     0     0    0    1    0    1
3  [a, b, d]     0     0     0    1    1    0    1