談到列值到整數列 - 熊貓

Question

鑑於一系列未知大小內部列表的：

import pandas as pd 
sr = pd.Series([['a', 'b', 'c', 'b'], ['a', 'a', 'd'], ['b']]) 

[出]：

0 [a, b, c, b] 
1  [a, a, d] 
2    [b] 

的目標是使用內部列表值創建列和填充它的值與每行中的項目數，即

 a b c d 
0 1.0 2.0 1.0 NaN 
1 2.0 NaN NaN 1.0 
2 NaN 1.0 NaN NaN 

我試過實現t他以上通過每一行迭代並將它們轉換爲Counter對象和使用計數器詞典列表中重新創建數據框：

>>> from collections import Counter 
>>> pd.DataFrame([dict(Counter(row)) for row in pd.Series([['a', 'b', 'c', 'b'], ['a', 'a', 'd'], ['b']])]) 

有沒有一種簡單的方法來做到這一點？也許與.pivot()？

Answer 1

我想，如果輸入list像前面的問題：

lol = [['a', 'b', 'c', 'b'], ['a', 'a', 'd'], ['b']] 
df = pd.DataFrame(Counter(x) for x in lol) 
print (df) 
    a b c d 
0 1.0 2.0 1.0 NaN 
1 2.0 NaN NaN 1.0 
2 NaN 1.0 NaN NaN 

如果輸入Series：

df = pd.DataFrame(sr.values.tolist()).apply(pd.value_counts, 1) 
print (df) 
    a b c d 
0 1.0 2.0 1.0 NaN 
1 2.0 NaN NaN 1.0 
2 NaN 1.0 NaN NaN 

Answer 2

使用

In [179]: pd.DataFrame(Counter(x) for x in sr) 
Out[179]: 
    a b c d 
0 1.0 2.0 1.0 NaN 
1 2.0 NaN NaN 1.0 
2 NaN 1.0 NaN NaN 

或者

In [182]: sr.apply(lambda x: pd.Series(Counter(x))) 
Out[182]: 
    a b c d 
0 1.0 2.0 1.0 NaN 
1 2.0 NaN NaN 1.0 
2 NaN 1.0 NaN NaN 

或者value_counts

In [170]: sr.apply(lambda x: pd.Series(x).value_counts()) 
Out[170]: 
    a b c d 
0 1.0 2.0 1.0 NaN 
1 2.0 NaN NaN 1.0 
2 NaN 1.0 NaN NaN 

或者

In [174]: pd.DataFrame(pd.Series(x).value_counts() for x in sr) 
Out[174]: 
    a b c d 
0 1.0 2.0 1.0 NaN 
1 2.0 NaN NaN 1.0 
2 NaN 1.0 NaN NaN