8

我的意思是这样的：

我有一个DataFrame可能是分类或名义的列。对于每个观察（行），我想生成一个新行，其中变量的每个可能值现在都是它自己的二进制变量。例如，这个矩阵（第一行是列标签）

'a'     'b'     'c'
one     0.2     0
two     0.4     1
two     0.9     0
three   0.1     2
one     0.0     4
two     0.2     5

将被转换成这样的东西：

'a'              'b'                                                    'c'
one  two  three  [0.0,0.2)  [0.2,0.4)  [0.4,0.6)  [0.6,0.8)  [0.8,1.0]   0   1   2   3   4   5

 1    0     0        0          1          0          0          0       1   0   0   0   0   0
 0    1     0        0          0          0          0          1       0   1   0   0   0   0
 0    1     0        0          0          0          0          1       1   0   0   0   0   0
 0    0     1        1          0          0          0          0       0   0   1   0   0   0
 1    0     0        1          0          0          0          0       0   0   0   0   1   0
 0    1     0        0          1          0          0          0       0   0   0   0   0   1

初始矩阵中的每个变量（列）都被合并到所有可能的值中。如果它是分类的，那么每个可能的值都会成为一个新列。如果它是一个浮点数，那么这些值会以某种方式分箱（例如，总是分成 10 个箱）。如果它是一个 int，那么它可以是每个可能的 int 值，或者也可能是 binning。

仅供参考：在我的实际应用程序中，表格最多有 200 万行，而完整的“扩展”矩阵可能有数百列。

有没有简单的方法来执行这个操作？

另外，我也愿意跳过这一步，因为我真的想计算一个 Burt 表（这是交叉表的对称矩阵）。有没有一种简单的方法可以用这个函数做类似的事情crosstab？否则，计算交叉表只是一个简单的矩阵乘法。

4

5 回答 5

33

请注意，我已经实现了离散化连续数据的新函数cut和函数：qcut

http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/basics.html#discretization-and-quantiling

于 2012-06-12T21:52:56.733 回答
6

a对于示例中的和列之类的标记列c，您可以使用 pandas 内置方法get_dummies()。

前任。：

import pandas as pd
s1 = ['a', 'b', np.nan]
pd.get_dummies(s1)
       a  b
    0  1  0
    1  0  1
    2  0  0
于 2015-03-22T12:13:58.643 回答
5

您可以使用某种广播：

    In [58]: df
    Out[58]:
           a    b  c
    0    one  0.2  0
    1    two  0.4  1
    2    two  0.9  0
    3  three  0.1  2
    4    one  0.0  4
    5    two  0.2  5

    In [41]: (df.a.values[:,numpy.newaxis] == df.a.unique()).astype(int)
    Out[41]:
    array([[1, 0, 0],
           [0, 1, 0],
           [0, 1, 0],
           [0, 0, 1],
           [1, 0, 0],
           [0, 1, 0]])

    In [54]: ((0 <= df.b.values[:,numpy.newaxis]) & (df.b.values[:,numpy.newaxis] < 0.2)).astype(int)
    Out[54]:
    array([[0],
           [0],
           [0],
           [1],
           [1],
           [0]])

    In [59]: (df.c.values[:,numpy.newaxis] == df.c.unique()).astype(int)
    Out[59]:
    array([[1, 0, 0, 0, 0],
           [0, 1, 0, 0, 0],
           [1, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 1, 0, 0],
           [0, 0, 0, 1, 0],
           [0, 0, 0, 0, 1]])

然后将所有部分连接在一起pandas.concat或类似。

于 2012-05-29T08:13:14.277 回答
3

我怀疑你会打败patsy的简单性。它专为这项任务而设计：

>>> from patsy import dmatrix
>>> dmatrix('C(a) + C(b) + C(c) - 1', df, return_type='dataframe')

   C(a)[one]  C(a)[three]  C(a)[two]  C(b)[T.0.1]  C(b)[T.0.2]  C(b)[T.0.4]   C(b)[T.0.9]  C(c)[T.1]  C(c)[T.2]  C(c)[T.4]  C(c)[T.5]  
0          1            0          0            0            1            0             0          0          0          0          0  
1          0            0          1            0            0            1             0          1          0          0          0  
2          0            0          1            0            0            0             1          0          0          0          0  
3          0            1          0            1            0            0             0          0          1          0          0  
4          1            0          0            0            0            0             0          0          0          1          0  
5          0            0          1            0            1            0             0          0          0          0          1

这里的C(a)手段将变量转换为分类，-1是为了避免输出截距列。

于 2013-08-02T14:37:38.100 回答
1

将其他几个评论放在一个回答 OP 问题的回复中。

d = {'a' : pd.Series(['one', 'two', 'two', 'three', 'one', 'two']), 
     'b' : pd.Series([0.2, 0.4, 0.9, 0.1, 0.0, 0.2]),
     'c' : pd.Series([0, 1, 0, 2, 4, 5]) }

data = pd.DataFrame(d)
a_cols = pd.crosstab(data.index, [data.a])
b_bins = pd.cut(data.b, [0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0], right=False)
b_cols = pd.crosstab(data.index, b_bins)
c_cols = pd.crosstab(data.index, [data.c], )
new_data = a_cols.join(b_cols).join(c_cols)
new_data.index.names = ['']
print new_data.to_string()

"""
       one  three  two  [0, 0.2)  [0.2, 0.4)  [0.4, 0.6)  [0.8, 1)  0  1  2  4  5

    0    1      0    0         0           1           0         0  1  0  0  0  0
    1    0      0    1         0           0           1         0  0  1  0  0  0
    2    0      0    1         0           0           0         1  1  0  0  0  0
    3    0      1    0         1           0           0         0  0  0  1  0  0
    4    1      0    0         1           0           0         0  0  0  0  1  0
    5    0      0    1         0           1           0         0  0  0  0  0  1
"""
于 2013-07-05T04:40:58.170 回答