嘗試使用 pandas 遍歷每一行，評估該行的 B 列值是否包含 A 列中的任何值，然后填充與 A 行中的每個值對應的新列 C、D、E ...。代碼下面是我為獲得相同結果而必須做的事情，但在這里我需要事先知道 A 行中可能存在哪些值。d = {'country': ["USA", "China", "Singapore"], 'allies': ["Turkey, UK, France, India", "DPRK, Singapore", "USA, China"]}df = pd.DataFrame(data=d)df["USAally"] = df['allies'].map(lambda x: 1 if "USA" in x else 0)df["Chinaally"] = df['allies'].map(lambda x: 1 if "China" in x else 0)df["Singaporeally"] = df['allies'].map(lambda x: 1 if "Singapore" in x else 0)
3 回答
大話西游666
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您可以使用get_dummies此處有效地執行此操作：
dummies = (df['allies'].str.get_dummies(sep=', ')
.reindex(df['country'].unique(), axis=1)
.add_suffix('_ally'))
df.join(dummies)
country allies USA_ally China_ally Singapore_ally
0 USA Turkey, UK, France, India 0 0 0
1 China DPRK, Singapore 0 0 1
2 Singapore USA, China 1 1 0
在哪里，
dummies
USA_ally China_ally Singapore_ally
0 0 0 0
1 0 0 1
2 1 1 0
慕姐8265434
TA貢獻1813條經驗 獲得超2個贊
讓我們試試這個，用它series.unique來識別獨特的國家，然后str.contains檢查它是否存在。
for c in df.country.unique():
df[f'{c}_Aally'] = df.allies.str.contains(c).astype(int)
df
Out[20]:
country allies USA_Aally China_Aally Singapore_Aally
0 USA Turkey, UK, France, India 0 0 0
1 China DPRK, Singapore 0 0 1
2 Singapore USA, China 1 1 0
慕沐林林
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這是您的代碼的概括，首先獲取列中出現的所有唯一字母letter，然后分別循環遍歷它們并基本上對每個字母執行您在上面所做的事情。
complete_letter_set = set(''.join(df['letter'])
for l in complete_letter_set:
df[f"letter{l}exists"] = df['letter'].map(lambda x: int(l in x))
請注意，我已將條件簡化1 if A in x else 0為 just int(l in x)，因為int(True) == 1無論如何int(False) == 0。
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