如何通过Python转换.CSV标签?

发布于 2025-01-18 05:32:53 字数 326 浏览 0 评论 0原文

我有一个 .csv 标签并有四个不同的类别。

现在我的 .csv 文件如下所示:

id type

1 1

2 2

3 3

4 4

5 2

...

我想将其转换为:

id type1 type2 type3 type4

1 1 0 0 0

2 0 1 0 0

3 0 0 1 0

4 0 0 0 1

5 0 1 0 0

我怎样才能通过python完成这些?我使用 pd.read_csv()

I have a .csv label and have four different categories.

and now my .csv file looks like this:

id type

1 1

2 2

3 3

4 4

5 2

...

I want to convert it to like:

id type1 type2 type3 type4

1 1 0 0 0

2 0 1 0 0

3 0 0 1 0

4 0 0 0 1

5 0 1 0 0

how can I done these via python? I use pd.read_csv()

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评论(1

Spring初心 2025-01-25 05:32:53

如果您的 csv 文件(此处命名为 file.csv)看起来像这样

id,type
1,1
2,2
3,3
4,4
5,2

,那么您可以使用 .str.get_dummies() 获取

df = (
    pd.read_csv("file.csv", index_col=0)
    .type.astype(str).str.get_dummies().rename(lambda c: f"type{c}", axis=1)
)

以下数据帧

    type1  type2  type3  type4
id                            
1       1      0      0      0
2       0      1      0      0
3       0      0      1      0
4       0      0      0      1
5       0      1      0      0

如果您想将其写回一个新的 csv 文件,然后

df.to_csv("file_new.csv", index=True)

生成以下文件 file_new.csv

id,type1,type2,type3,type4
1,1,0,0,0
2,0,1,0,0
3,0,0,1,0
4,0,0,0,1
5,0,1,0,0

If your csv-file (named here file.csv) looks like

id,type
1,1
2,2
3,3
4,4
5,2

then you could use .str.get_dummies() to do

df = (
    pd.read_csv("file.csv", index_col=0)
    .type.astype(str).str.get_dummies().rename(lambda c: f"type{c}", axis=1)
)

to get the following dataframe

    type1  type2  type3  type4
id                            
1       1      0      0      0
2       0      1      0      0
3       0      0      1      0
4       0      0      0      1
5       0      1      0      0

If you want to write that back to a new csv-file, then

df.to_csv("file_new.csv", index=True)

produces the following file file_new.csv:

id,type1,type2,type3,type4
1,1,0,0,0
2,0,1,0,0
3,0,0,1,0
4,0,0,0,1
5,0,1,0,0
~没有更多了~
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