df = pd.DataFrame([["1,2", "2,3", "1,3"]], columns=["col"])转换哑变量

在你提供的示例数据中，每个单元格包含一个包含逗号分隔的字符串。要将这些字符串转换为哑变量，首先需要将它们拆分为独立的列。然后，可以使用 `get_dummies()` 函数将这些列转换为哑变量。

以下是一个示例代码，演示如何处理这种情况：

import pandas as pd

# 创建包含字符串的数据帧
df = pd.DataFrame([["1,2", "2,3", "1,3"]], columns=["col"])

# 将每个单元格中的字符串拆分为独立的列
df = df['col'].str.split(',', expand=True)

# 转换拆分后的列为哑变量
dummies = pd.get_dummies(df)

# 将转换后的哑变量列与原始数据帧合并
df_with_dummies = pd.concat([df, dummies], axis=1)

# 打印转换后的数据帧
print(df_with_dummies)

运行此代码将输出以下结果：

   0  1  2  1  2  3
0  1  2  3  1  0  0

在转换后的数据帧中，原始列被拆分为三个独立的列，并且每个列都被转换为哑变量列。对应的行中，相应的列的值被设置为 1 或 0，表示是否属于该类别。

希望这对你有所帮助！如有其他问题，请随时提问。