Python 将嵌套列表转换为dataframe，如果缺少值，则为0

我想转换：

['S1'，S2'，S6']，['S1'，S2'，S3'，S4'，S5']，['S1'，S2'，S5']，['S1'，S2'，S4'，S5'，S5']

进入一个数据框，标签为

'S1'，'S2'，'S3'，'S4'，'S5'，S6'

和 如果未包含该值，则应将其替换为0，否则为1

 'S1','S2','S3','S4','S5','S6'
1 |  1     1   0    0     0    1
2 | 1     1   1   1     1     0 
3 | 1     1   0   0     1     0
4 | 1     1   0   1     1     0   

此命令不够好：

data = pd.DataFrame(res, columns = ['S1','S2','S3','S4','S5']) 

     S1  S2  S3    S4    S5
0    S1  S2  S6  None  None
1    S1  S2  S3    S4    S5
2    S1  S2  S5  None  None
3    S1  S2  S4    S5  None
4    S1  S2  S4    S5  None

---

首先，将列表

['S1'，S2'，S6']

转换为dicts

{'S1'：1'，S2'：1'，S6'：1}

。我们可以从中构建一个数据框架，熊猫会正确地将所有东西放在正确的位置。缺少的任何值都将被指定为NaN（并且它们的列将被设置为浮点数据类型）。为了解决这个问题，我们将用零填充缺少的值，然后将所有内容转换回整数。因此，假设您的数据位于

数据中

：

pd.DataFrame([{k:1 for k in l} for l in data]).fillna(0).astype(int)

编辑：如果您不希望列的顺序看起来是随机的，您可以像在尝试中那样传递

columns

关键字参数