python pandas - 转换 table
python pandas - transforming table
我想转换一个 table 看起来类似于下面的：
X|Y|Z|
1|2|3|
3|5|2|
4|2|1|
我想要达到的结果应该是这样的：
col|1|2|3|4|5|
X |1|0|1|0|0|
Y |0|2|0|0|1|
Z |1|1|1|0|0|
因此，转换后新列应该是之前 table 中的唯一值，新值应该用 count/appearance 填充，索引中应该是旧列名。
我卡住了，我不知道如何处理，因为我是 python 的新手，所以在此先感谢您的支持。
此致，
guddy_7
将apply与value_counts结合使用，将缺失值替换为0并转置为T:
df = df.apply(pd.value_counts).fillna(0).astype(int).T
print (df)
1 2 3 4 5
X 1 0 1 1 0
Y 0 2 0 0 1
Z 1 1 1 0 0
我想转换一个 table 看起来类似于下面的：
X|Y|Z|
1|2|3|
3|5|2|
4|2|1|
我想要达到的结果应该是这样的：
col|1|2|3|4|5|
X |1|0|1|0|0|
Y |0|2|0|0|1|
Z |1|1|1|0|0|
因此，转换后新列应该是之前 table 中的唯一值，新值应该用 count/appearance 填充，索引中应该是旧列名。
我卡住了，我不知道如何处理，因为我是 python 的新手，所以在此先感谢您的支持。
此致，
guddy_7
将apply与value_counts结合使用，将缺失值替换为0并转置为T:
df = df.apply(pd.value_counts).fillna(0).astype(int).T
print (df)
1 2 3 4 5
X 1 0 1 1 0
Y 0 2 0 0 1
Z 1 1 1 0 0