python - 将虚拟列添加到原始数据框

Question

我有一个数据框，如下所示：

             JOINED_CO GENDER EXEC_FULLNAME GVKEY YEAR CONAME BECAMECEO REJOIN LEFTOFC LEFTCO RELEFT 原因页面
CO_PER_ROL                                                                                                                                     
5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1992 AAR CORP 19550101 NaN 19961001 19990531 NaN 辞职 79
5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1993 AAR CORP 19550101 NaN 19961001 19990531 NaN 辞职 79
5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1994 AAR CORP 19550101 NaN 19961001 19990531 NaN 辞职 79
5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1995 AAR CORP 19550101 NaN 19961001 19990531 NaN 辞职 79
5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1996 AAR CORP 19550101 NaN 19961001 19990531 NaN 辞职 79
5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1997 AAR CORP 19550101 NaN 19961001 19990531 NaN 辞职 79
5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1998 AAR CORP 19550101 NaN 19961001 19990531 NaN 辞职 79
5623 NaN 男性 David P. Storch 1004 1992 AAR CORP 19961009 NaN NaN NaN NaN NaN 57
5623 NaN 男性 David P. Storch 1004 1993 AAR CORP 19961009 NaN NaN NaN NaN NaN 57
5623 NaN 男性 David P. Storch 1004 1994 AAR CORP 19961009 NaN NaN NaN NaN NaN 57
5623 NaN 男性 David P. Storch 1004 1995 AAR CORP 19961009 NaN NaN NaN NaN NaN 57
5623 NaN 男性 David P. Storch 1004 1996 AAR CORP 19961009 NaN NaN NaN NaN NaN 57

对于 YEAR 值，我喜欢将年份列 (1993,1994...,2009) 添加到原始数据框中，如果 YEAR 中的值为 1992，则 1992 列中的值应为 1，否则为 0。

我使用了一个非常愚蠢的 for 循环，但它似乎永远运行，因为我有一个大数据集。谁能帮帮我，非常感谢！

Answer 1

In [77]: df = pd.concat([df, pd.get_dummies(df['YEAR'])], axis=1); df
Out[77]: 
      JOINED_CO GENDER    EXEC_FULLNAME  GVKEY  YEAR    CONAME  BECAMECEO  \
5622        NaN   MALE   Ira A. Eichner   1004  1992  AAR CORP   19550101   
5622        NaN   MALE   Ira A. Eichner   1004  1993  AAR CORP   19550101   
5622        NaN   MALE   Ira A. Eichner   1004  1994  AAR CORP   19550101   
5622        NaN   MALE   Ira A. Eichner   1004  1995  AAR CORP   19550101   
5622        NaN   MALE   Ira A. Eichner   1004  1996  AAR CORP   19550101   
5622        NaN   MALE   Ira A. Eichner   1004  1997  AAR CORP   19550101   
5622        NaN   MALE   Ira A. Eichner   1004  1998  AAR CORP   19550101   
5623        NaN   MALE  David P. Storch   1004  1992  AAR CORP   19961009   
5623        NaN   MALE  David P. Storch   1004  1993  AAR CORP   19961009   
5623        NaN   MALE  David P. Storch   1004  1994  AAR CORP   19961009   
5623        NaN   MALE  David P. Storch   1004  1995  AAR CORP   19961009   
5623        NaN   MALE  David P. Storch   1004  1996  AAR CORP   19961009   

      REJOIN   LEFTOFC    LEFTCO  RELEFT    REASON  PAGE  1992  1993  1994  \
5622     NaN  19961001  19990531     NaN  RESIGNED    79     1     0     0   
5622     NaN  19961001  19990531     NaN  RESIGNED    79     0     1     0   
5622     NaN  19961001  19990531     NaN  RESIGNED    79     0     0     1   
5622     NaN  19961001  19990531     NaN  RESIGNED    79     0     0     0   
5622     NaN  19961001  19990531     NaN  RESIGNED    79     0     0     0   
5622     NaN  19961001  19990531     NaN  RESIGNED    79     0     0     0   
5622     NaN  19961001  19990531     NaN  RESIGNED    79     0     0     0   
5623     NaN       NaN       NaN     NaN       NaN    57     1     0     0   
5623     NaN       NaN       NaN     NaN       NaN    57     0     1     0   
5623     NaN       NaN       NaN     NaN       NaN    57     0     0     1   
5623     NaN       NaN       NaN     NaN       NaN    57     0     0     0   
5623     NaN       NaN       NaN     NaN       NaN    57     0     0     0   

      1995  1996  1997  1998  
5622     0     0     0     0  
5622     0     0     0     0  
5622     0     0     0     0  
5622     1     0     0     0  
5622     0     1     0     0  
5622     0     0     1     0  
5622     0     0     0     1  
5623     0     0     0     0  
5623     0     0     0     0  
5623     0     0     0     0  
5623     1     0     0     0  
5623     0     1     0     0  

如果您想删除该YEAR列，则可以使用del df['YEAR']. 或者，从调用之前删除YEAR列：dfconcat

df = pd.concat([df.drop('YEAR', axis=1), pd.get_dummies(df['YEAR'])], axis=1)