将Pandas Dataframe列转换为一个热门标签
我有一个类似的熊猫数据框：
Col1 ABC
0 XYZ A
1 XYZ B
2 XYZ C
通过使用get_dummies()ABC列上的pandas函数，我可以得到：
Col1 A B C
0 XYZ 1 0 0
1 XYZ 0 1 0
2 XYZ 0 0 1
虽然我需要类似的内容，但ABC列的list / array数据类型为：
Col1 ABC
0 XYZ [1,0,0]
1 XYZ [0,1,0]
2 XYZ [0,0,1]
我尝试使用该get_dummies函数，然后将所有列组合到所需的列中。我找到了很多答案，解释了如何将多个列组合为字符串，如下所示：在pandas /
python中的dataframe中合并两列文本
。但是我想不出一种将它们组合为列表的方法。
这个问题介绍了使用sklearn’s的想法OneHotEncoder，但我无法使其正常工作。如何对熊猫数据框的一列进行一次热编码？
还有一件事：我遇到的所有答案都有解决方案，在合并时必须手动键入列名称。有没有一种使用Dataframe.iloc()或拼接机制将列合并为列表的方法？
问题答案：
这是使用sklearn.preprocessing.LabelBinarizer的示例：
In [361]: from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
In [362]: lb = LabelBinarizer()
In [363]: df['new'] = lb.fit_transform(df['ABC']).tolist()
In [364]: df
Out[364]:
Col1 ABC new
0 XYZ A [1, 0, 0]
1 XYZ B [0, 1, 0]
2 XYZ C [0, 0, 1]
熊猫替代品：
In [370]: df['new'] = df['ABC'].str.get_dummies().values.tolist()
In [371]: df
Out[371]:
Col1 ABC new
0 XYZ A [1, 0, 0]
1 XYZ B [0, 1, 0]
2 XYZ C [0, 0, 1]
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问题内容： 我有以下数据框： 我要这样 堆叠/堆叠似乎不起作用。 问题答案： 您正在寻找： 以及是否要重新排列列：
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在上面的图片中，我展示了两个矩形 矩形1，其x可以从-900到13700不等，Y可以从-600到6458 矩形2，其坐标X可以从0到3000变化，而y可以从0到2000变化 同样:矩形2的起点位于左上角位置(0，0)，而矩形1的起点位于左上角位置(宽度/2，高度/2)。 我需要做的是：使用缩放或平移将矩形1的点转换为矩形2的点。 那么，为了将矩形1的坐标转换为矩形2的坐标，< code>x和< c
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我是数据科学的初学者，我正在尝试使用Pandas来旋转此数据框架： 所以它变成这样：（标签应该变成列，文件路径变成行。） “标签”列是一组或一类文件路径。我想把它转换成这样一种方式，它适合这个函数：tf。Keras.preprocessing.image.flow_from_dataframe 提前感谢所有帮助我的人。