Python 使用现有数据帧中的值创建具有二进制值列的数据帧

我正在尝试从现有数据帧创建一个具有二进制（0或1）值的新数据帧。对于给定数据帧中的每一行，程序应从每个单元格中获取值，并为新数据帧中具有相同编号索引的行的相应列设置1

我已尝试执行以下代码段

for col in products :
    index = 0;
    for item in products.loc[col] :
        products_coded.ix[index, 'prod_' + str(item)] = 1;
        index = index + 1;

它适用于较少的行数。但是，对于任何大型数据集，都需要花费大量的时间。获得理想结果的最佳方法是什么。

我认为您需要：

• 首先将值强制转换为

  string

  s
• 按列名称聚合

  max

• 要正确排序，请将列转换为

  int

• 对于排序和追加缺少的列，将

  NaN

  s替换为

  0

  by parameter

  fill_value=0

  并删除第一列

  0

• 用于重命名列

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另一个类似的解决方案：

df1 = (pd.get_dummies(df.astype(str), prefix='', prefix_sep='')
         .max(level=0, axis=1))

df1.columns = df1.columns.astype(int)    

df1 = (df1.reindex(columns=range(1, df1.columns.max() + 1), fill_value=0)
          .add_prefix('prod_'))

---

我得到了以下错误：TypeError:reindex（）得到了一个意外的关键字参数“axis”，它是熊猫的旧版本，只需要

。reindex（columns=range（1，df1.columns.max（）+1），fill_value=0）

。reindex（range（1，df1.columns.max（）+1），axis=1，fill_value=0）

df1 = (pd.get_dummies(df.astype(str), prefix='', prefix_sep='')
         .max(level=0, axis=1))

df1.columns = df1.columns.astype(int)    

df1 = (df1.reindex(columns=range(1, df1.columns.max() + 1), fill_value=0)
          .add_prefix('prod_'))