如何为列表中的几列填充数据框的值？

Question

我有一个列表列表，labels = [['A','B','D','E'], ['G','J','H'],['C','H']]我有一个数据框          A    B    C    D    E    G    H    J         NAN  NAN  NAN  NAN  NAN  NAN  NAN  NAN  Df =   NAN  NAN  NAN  NAN  NAN  NAN  NAN  NAN         NAN  NAN  NAN  NAN  NAN  NAN  NAN  NAN   我想一次取一个列表，并根据 Df 中的列名检查它的值，如果列名与列表中的字符串匹配，则用值 1 填充其单元格，否则填充 0。预期输出：          A    B    C    D    E    G    H    J          1    1    0    1    1    0    0    0   Df =    0    0    0    0    0    1    1    1          0    0    1    0    0    0    1    0如果选择第一个列表，则必须根据上述条件填充 Df 的第一行。同样，第二个列表应该填充 Df 的第二行。

Answer 1

这是一个粗略的方法：

for row, col in enumerate(labels):

    df.loc[row,col] = 1

print(df.fillna(0).astype(int))

输出：

   A  B  C  D  E  G  H  J

0  1  1  0  1  1  0  0  0

1  0  0  0  0  0  1  1  1

2  0  0  1  0  0  0  1  0

Answer 2

您可以为此使用列表推导并遍历标签

[df.set_value(i,x,1)  for i,x in enumerate(labels)]    

df.fillna(0).astype('int8')

输出

    A   B   C   D   E   G   H   J

0   1   1   0   1   1   0   0   0

1   0   0   0   0   0   1   1   1

2   0   0   1   0   0   0   1   0

Answer 3

import pandas as pd

labels = [['A','B','D','E'], ['G','J','H'],['C','H']]

unique = set(x for l in labels for x in l)

data = []

for item in labels:

    raw = {}

    for value in unique:

        if value in item:

            raw[value] = 1

        else:

            raw[value] = 0

    data.append(raw)

df = pd.DataFrame.from_dict(data)

df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1)

输出：

   A  B  C  D  E  G  H  J

0  1  1  0  1  1  0  0  0

1  0  0  0  0  0  1  1  1

2  0  0  1  0  0  0  1  0