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
时间: 2024-02-01 18:11:15 浏览: 22
可以使用 pandas 的 `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 = pd.get_dummies(df['category'], prefix='category')
# 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
```
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
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。
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。
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