pandas 数据透视表，其中该列包含具有多个类别的字符串

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如何解决pandas 数据透视表，其中该列包含具有多个类别的字符串？

开发过程中遇到pandas 数据透视表，其中该列包含具有多个类别的字符串的问题如何解决？下面主要结合日常开发的经验，给出你关于pandas 数据透视表，其中该列包含具有多个类别的字符串的解决方法建议，希望对你解决pandas 数据透视表，其中该列包含具有多个类别的字符串有所启发或帮助；

我有一个表单数据：

'cat'     'value'
a         1
a,b       2
a,b,c     3
b,c       2
b         1
@H_674_7@
我想使用数据透视表进行转换：
'a'  'b'  'c'
1
2    2
3    3    3
     2    2
     1
@H_674_7@
我如何执行此操作。如果我使用 pivot 命令：
df.pivot(columns= 'cat',values = 'value')
@H_674_7@
产生这个结果
'a' 'a,b' 'a,c' 'b,c' 'b' 
1
     2
           3
                   2
                        1
@H_674_7@ 
解决方法
可以将字符串转成列表后使用.explode()，然后正常旋转：
df['cat'] = df['cat'].str.split(',')
df = df.explode('cat').pivot_table(index=df.explode('cat').index,columns='cat',values='value')
@H_674_7@
输出：
cat a   b   c
0   1.0 NaN NaN
1   2.0 2.0 NaN
2   3.0 3.0 3.0
3   NaN 2.0 2.0
4   NaN 1.0 NaN
@H_674_7@
然后您可以重置或重命名索引，如果您不希望它被命名为 cat。
      ,
        
尝试使用 str.get_dummies 并乘以 value 列（如有必要，然后将 0 替换为 nan）
df['cat'].str.get_dummies(",").mul(df['value'],axis=0).replace(0,np.nan)
@H_674_7@

     a    b    c
0  1.0  NaN  NaN
1  2.0  2.0  NaN
2  3.0  3.0  3.0
3  NaN  2.0  2.0
4  NaN  1.0  NaN
@H_674_7@
 


 
 
      
大佬总结
       
以上是大佬教程为你收集整理的pandas 数据透视表，其中该列包含具有多个类别的字符串全部内容，希望文章能够帮你解决pandas 数据透视表，其中该列包含具有多个类别的字符串所遇到的程序开发问题。
		
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