谈到列值到整数列 - 熊猫

Question

鉴于一系列未知大小内部列表的：

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] 

的目标是使用内部列表值创建列和填充它的值与每行中的项目数，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 

我试过实现t他以上通过每一行迭代并将它们转换为Counter对象和使用计数器词典列表中重新创建数据框：

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

有没有一种简单的方法来做到这一点？也许与.pivot()？

Answer 1

我想，如果输入list像前面的问题：

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 

如果输入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