有没有从列表字典中创建虚拟变量数据帧的方法？

Question

在《熊猫》中，我有一本字典，它看起来像下面的一本：

{'Anemones & allies': ['Carnivore'],
'Ants, bees & wasps': ['Omnivore',  'Herbivore',  'Nectar',  'Insects', 'Parasite'],
'Beetles & bugs': ['Herbivore', 'Carnivore', 'Nectar', 'Insects'],
'Birds': ['Carnivore'],
'Fishes': ['Carnivore', 'Plankton or Particles']}

我想把它转换成一个数据帧，在这个框架里你可以看到动物类型可能吃什么。因此它看起来与下图类似：

当我试图生成这样一个表时，我有一种不正确的感觉，因为我需要相当多的代码行。所以我的问题是，有没有一个很好的函数将这个字典映射到一个数据帧，这样它看起来像上表中的内容？在

Answer 1

从dict（d）创建DataFrame，然后使用get_dummies

pd.get_dummies(pd.DataFrame(dict([ (k,pd.Series(v)) for k,v in d.items() ])).stack()).sum(level=1)
Out[130]: 
                    Carnivore  Herbivore  Insects  Nectar  Omnivore  Parasite  \
Anemones & allies           1          0        0       0         0         0   
Ants, bees & wasps          0          1        1       1         1         1   
Beetles & bugs              1          1        1       1         0         0   
Birds                       1          0        0       0         0         0   
Fishes                      1          0        0       0         0         0   
                    Plankton or Particles  
Anemones & allies                       0  
Ants, bees & wasps                      0  
Beetles & bugs                          0  
Birds                                   0  
Fishes                                  1  

Answer 2

最简单的方法
使用pd.str.get_dummies

dct = {
    'Anemones & allies': ['Carnivore'],
    'Ants, bees & wasps': ['Omnivore',  'Herbivore',  'Nectar',  'Insects', 'Parasite'],
    'Beetles & bugs': ['Herbivore', 'Carnivore', 'Nectar', 'Insects'],
    'Birds': ['Carnivore'],
    'Fishes': ['Carnivore', 'Plankton or Particles']
}

pd.Series(dct).str.join('|').str.get_dummies()

                    Carnivore  Herbivore  Insects  Nectar  Omnivore  Parasite  Plankton or Particles
Anemones & allies           1          0        0       0         0         0                      0
Ants, bees & wasps          0          1        1       1         1         1                      0
Beetles & bugs              1          1        1       1         0         0                      0
Birds                       1          0        0       0         0         0                      0
Fishes                      1          0        0       0         0         0                      1

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