মনে করুন নির্দিষ্ট কলামের জন্য আমাদের একাধিক মান সহ নিম্নলিখিত ডেটাফ্রেম রয়েছে:
categories
0 - ["A", "B"]
1 - ["B", "C", "D"]
2 - ["B", "D"]আমরা কীভাবে এইভাবে একটি টেবিল পেতে পারি?
"A" "B" "C" "D"
0 - 1 1 0 0
1 - 0 1 1 1
2 - 0 1 0 1দ্রষ্টব্য: আমার অগত্যা একটি নতুন ডেটাফ্র্যামের দরকার নেই, আমি ভাবছি যে কীভাবে এই জাতীয় ডেটা ফ্রেমগুলি মেশিন শেখার জন্য আরও উপযুক্ত বিন্যাসে রূপান্তর করা যায়।
উত্তর:
যদি [0, 1, 2]সংখ্যার লেবেল হয় এবং সূচক না হয়, তবে pandas.DataFrame.pivot_tableকাজ করে:
ভিতরে []:
ডেটা = পিডি.ডাটাফ্রেম.ফর্ম_েকর্ডস (
[[০, 'এ'], [০, 'বি'], [১, 'বি'], [১, 'সি'], [১, 'ডি'], [২, 'বি'], [ 2, 'ডি']],
কলামগুলি = [['সংখ্যা_প্রেমিক', 'বিভাগ'])
ডেটা.পাইভট_টিটেবল (সূচক = ['সংখ্যা_লবেল'], কলাম = ['বিভাগ'], অগ্ফুঙ্ক = [লেন], পূরণ_মূল্য = 0)
আউট []:
লেন
বিভাগ এবিসিডি
number_label
0 1 1 0 0
1 0 1 1 1
2 0 1 0 1
এই ব্লগ পোস্টটি সহায়ক ছিল: http://pbpython.com/pandas-pivot-table-explained.html
যদি [0, 1, 2]সূচক হয়, তবে collections.Counterদরকারী:
ভিতরে []:
ডেটা 2 = পিডি.ডাটা ফ্রেম.ফর্ম_ডিক্ট (
categories 'বিভাগ': {0: ['এ', 'বি'], ১: ['বি', 'সি', 'ডি'], ২: ['বি', 'ডি']}})
ডেটা 3 = ডেটা 2 ['বিভাগ'] apply প্রয়োগ করুন (সংগ্রহসমূহ C
pd.DataFrame.from_records (data3) .fillna (মান = 0)
আউট []:
এ বি সি ডি
0 1 1 0 0
1 0 1 1 1
2 0 1 0 1