Làm thế nào để mã hóa nhị phân biến phân loại đa giá trị từ khung dữ liệu Pandas?

Giả sử chúng ta có khung dữ liệu sau với nhiều giá trị cho một cột nhất định:

    categories
0 - ["A", "B"]
1 - ["B", "C", "D"]
2 - ["B", "D"]

Làm thế nào chúng ta có thể có được một bảng như thế này?

   "A"  "B"  "C"  "D"
0 - 1    1    0    0
1 - 0    1    1    1
2 - 0    1    0    1

Lưu ý: Tôi không nhất thiết cần một khung dữ liệu mới, tôi đang tự hỏi làm thế nào để chuyển đổi các DataFrames đó sang định dạng phù hợp hơn cho việc học máy.

Nếu [0, 1, 2]là nhãn số và không phải là chỉ mục, thì pandas.DataFrame.pivot_tablehoạt động:

Trong []:
data = pd.DataFrame.from_records (
    [[0, 'A'], [0, 'B'], [1, 'B'], [1, 'C'], [1, 'D'], [2, 'B'], [ 2, 'D']],
    cột = ['number_label', 'thể loại'])
data.pOLL_table (index = ['number_label'], Cột = ['category'], aggfunc = [len], fill_value = 0)

Ngoài[]:
              len
loại ABCD
số_label                       
0 1 1 0 0
1 0 1 1 1
2 0 1 0 1

Bài đăng trên blog này rất hữu ích: http://pbpython.com/pandas-pOLL-table-explained.html

Nếu [0, 1, 2]là chỉ mục, thì collections.Counterhữu ích:

Trong []:
data2 = pd.DataFrame.from_dict (
    {'loại': {0: ['A', 'B'], 1: ['B', 'C', 'D'], 2: ['B', 'D']}})
data3 = data2 ['chuyên mục']. áp dụng (bộ sưu tập. Bộ đếm)
pd.DataFrame.from_records (data3) .fillna (value = 0)

Ngoài[]:
       A B C D
0 1 1 0 0
1 0 1 1 1
2 0 1 0 1