Python 数据透视表，其中列包含具有多个catogeries的字符串

我有以下表格中的数据：

'cat'     'value'
a         1
a,b       2
a,b,c     3
b,c       2
b         1

我想使用数据透视表对其进行转换：

'a'  'b'  'c'
1
2    2
3    3    3
     2    2
     1

如何执行此操作。如果使用pivot命令：

df.pivot(columns= 'cat', values = 'value')

这就产生了这个结果

'a' 'a,b' 'a,b,c' 'b,c' 'b' 
1
     2
           3
                   2
                        1

尝试使用并将

值

列相乘（如有必要，将0替换为nan）

---

将字符串转换为列表后，您可以使用

.explode（）

，然后正常旋转它：

df['cat'] = df['cat'].str.split(',')
df = df.explode('cat').pivot_table(index=df.explode('cat').index,columns='cat',values='value')

这将产生：

cat a   b   c
0   1.0 NaN NaN
1   2.0 2.0 NaN
2   3.0 3.0 3.0
3   NaN 2.0 2.0
4   NaN 1.0 NaN

---

然后，如果您不希望将索引命名为

cat

的话，您可以重置或重命名索引。我有

df=df.explode（'cat'）。pivot（columns='cat'，values='value'）

，如果它与您的pivot相同，可能会更简单一些？不，因为值会聚合并输出一行：）输出与您的相同，至少在这个例子中是这样。哦，对不起，我刚才注意到您使用的是

pivot

，而我使用的是

pivot\u table

。是的，你是对的，你也可以使用

pivot

。两个答案都不错，但我使用了这个版本。

df['cat'] = df['cat'].str.split(',')
df = df.explode('cat').pivot_table(index=df.explode('cat').index,columns='cat',values='value')

cat a   b   c
0   1.0 NaN NaN
1   2.0 2.0 NaN
2   3.0 3.0 3.0
3   NaN 2.0 2.0
4   NaN 1.0 NaN