Pandas：基于预定义类别的字符串列创建二进制列（虚拟/onehot编码表）

Question

我在这个问题上遇到了点麻烦。我有一个服装项目的数据框，其相关描述如下：

Item Description
R2G1 RED, BLUE, SHIRT
G23A YELLOW SHIRT
P001 BLUE, PINK SKIRT

我也有一个项目清单，其中包含可能的服装项目类别，即

categories = ['RED', 'BLUE', 'YELLOW', 'PINK', 'SHIRT', 'SKIRT']

我需要检查每个项目的描述字段，看看它们是否包含类别列表中的任何字符串，并根据类别在新列中为它们分配正确的二进制值。最终输出应如下所示：

Item Description      Red Blue Yellow Pink Shirt Skirt
R2G1 RED, BLUE, SHIRT 1   1    0      0    1     0
G23A YELLOW SHIRT     0   0    1      0    1     0
P001 BLUE, PINK SKIRT 0   1    0      1    0     1

我曾尝试使用此函数，但我一直得到AttributeError:“float”对象没有属性“upper”错误，当我尝试使用它时，如下所示：

def get_category(series):
    res = []
    for i in category_list:
        if i in series.upper():
            res.append(i)
    return res

df['Categories'] = df['Description'].apply(get_model)
df = df.join(df['Model'].str.join('|').str.get_dummies())

Answer 1

如果使项具有统一的分隔符，则可以使用^{}的sep参数来获取一个热编码。为此，我将空格替换为逗号：

>>> df['Description'].str.replace(' ', ',').str.get_dummies(sep=',')
   BLUE  PINK  RED  SHIRT  SKIRT  YELLOW
0     1     0    1      1      0       0
1     0     0    0      1      0       1
2     1     1    0      0      1       0

那么你只需要加入：

>>> df.join(df['Description'].str.replace(' ', ',').str.get_dummies(sep=','))
   Item       Description  BLUE  PINK  RED  SHIRT  SKIRT  YELLOW
0  R2G1  RED, BLUE, SHIRT     1     0    1      1      0       0
1  G23A      YELLOW SHIRT     0     0    0      1      0       1
2  P001  BLUE, PINK SKIRT     1     1    0      0      1       0

但是需要注意的是（正如Rob所评论的），这是从Description列确定类别，而不是从categories列表本身确定类别。因此，如果您有不在categories中的描述，您将有额外的列。例如，如果一个描述包含"GREEN"，您将得到整个绿色列

同样，描述中不存在的类别也不会作为列包含。因此，如果说第一行丢失了，那么RED就没有列了

如果这是一个问题，我可以想办法修复这些行为，但我认为更简单的方法是使用heretolearn's answer或其他明确包含categories的方法