Python 数据帧：将CSV列扩展到多个列

我有一个熊猫数据框

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([['a', 2, 3], ['a,b', 5, 6], ['c', 8, 9]])
     0  1  2
0    a  2  3
1  a,b  5  6
2    c  8  9

我想将第一列扩展到

n

列（其中

n

是唯一的逗号分隔值的数量，在本例中为3）。如果值存在，则每个结果列应为1，否则为0。预期结果是：

   1  2  a  c  b
0  2  3  1  0  0
1  5  6  1  0  1
2  8  9  0  1  0

我提出了以下代码，但对我来说似乎有点迂回

>>> import re
>>> dfSpread = pd.get_dummies(df[0].str.split(',', expand=True)).\
        rename(columns=lambda x: re.sub('.*_','',x))
>>> pd.concat([df.iloc[:,1:], dfSpread], axis = 1)

---

是否有一个内置函数可以完成我找不到的功能？

使用

get\u dummies

df.set_index([1,2])[0].str.get_dummies(',').reset_index()
Out[229]: 
   1  2  a  b  c
0  2  3  1  0  0
1  5  6  1  1  0
2  8  9  0  0  1

---

使用

get_假人

df.set_index([1,2])[0].str.get_dummies(',').reset_index()
Out[229]: 
   1  2  a  b  c
0  2  3  1  0  0
1  5  6  1  1  0
2  8  9  0  0  1

---

你可以在这里使用

pop

+

concat

来获得温家宝回答的另一个版本

pd.concat([df, df.pop(df.columns[0]).str.get_dummies(sep=',')], axis=1)

   1  2  a  b  c
0  2  3  1  0  0
1  5  6  1  1  0
2  8  9  0  0  1

---

你可以在这里使用

pop

+

concat

来获得温家宝回答的另一个版本

pd.concat([df, df.pop(df.columns[0]).str.get_dummies(sep=',')], axis=1)

   1  2  a  b  c
0  2  3  1  0  0
1  5  6  1  1  0
2  8  9  0  0  1

---

至少我选择了正确的函数。。。实际上，您将所有其他列设置为“保存”信息的索引，应用函数并将索引设置回原处。这是一个伟大的发人深省的冲动。谢谢（再等8分钟接受你的回答）至少我选择了正确的功能。。。实际上，您将所有其他列设置为“保存”信息的索引，应用函数并将索引设置回原处。这是一个伟大的发人深省的冲动。谢谢（再等8分钟接受您的回复）