python对category列的值分列，并创建数据表，索引值为df.index，列名称为category和size

可以使用 pandas 的 `str.get_dummies` 函数将 category 列的值进行分列，然后用 `pd.concat` 函数将分列后的结果和 size 列拼接成一个新的 DataFrame，最后设置索引为 df.index：

import pandas as pd

# 将 category 列进行分列
category_df = df['category'].str.get_dummies()

# 将 category 和 size 列拼接成一个新的 DataFrame
new_df = pd.concat([category_df, df['size']], axis=1)

# 设置索引为 df.index
new_df.index = df.index

# 将新的 DataFrame 的列名修改为 category 和 size
new_df.columns = ['category_' + str(col) for col in category_df.columns] + ['size']

这样就可以创建一个新的 DataFrame，其中索引值为 df.index，列名称为 category 和 size。注意，如果 category 列的值过多，可能会导致分列后的 DataFrame 过大，需要考虑其他的处理方式。

相关问题

用liux终端对category列的值分列，并创建数据表，索引值为df.index,列名称为category和size

好的，以下是在 Linux 终端使用命令行工具进行操作的方法：

假设数据文件名为 `data.csv`，并且文件中包含一个名为 `category_col` 的列，我们可以使用以下命令进行操作：

# 安装csvkit依赖
sudo apt-get install python3-csvkit

# 分列操作
csvcut -c category_col data.csv | csvstack -H -t -N category,size > new_data.csv

这段代码的作用如下：
- `csvcut -c category_col data.csv` 用于提取出数据文件中的 `category_col` 列
- `csvstack -H -t -N category,size > new_data.csv` 用于将 `category_col` 列以逗号为分隔符进行分列，并创建一个新的数据表，其中包含两个列：`category` 和 `size`，并将新的数据表输出到名为 `new_data.csv` 的文件中。

请注意，这段代码中的 `category_col` 和 `data.csv` 需要替换成实际的列名和数据文件名。另外，如果你使用的不是 Ubuntu 系统，可能需要使用其他的命令来安装 csvkit 依赖。

对category列的值分列，并创建数据表，索引值为df.index

好的，我理解了你的要求。以下是代码实现：

# 假设category列的名称为category_col
# 使用pandas的str.split方法分列
category_df = df['category_col'].str.split(',', expand=True)

# 创建数据表并设置索引值为df.index
new_df = pd.concat([df, category_df], axis=1).set_index(df.index)

# 打印新数据表
print(new_df)

这段代码会将category列的值以逗号为分隔符进行分列，并将分列结果与原始数据表拼接起来，最终创建一个新的数据表。新数据表的索引值与原始数据表相同。请注意，这段代码中的category_col需要替换成实际的列名。