使用条件选择和groupby聚合来生成带有虚拟变量的df可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
df_agg = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum', 'D': 'mean'}).reset_index()
df_dummy = pd.get_dummies(df_agg, columns=['A', 'B'])
完整的代码如下:
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
df_agg = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum', 'D': 'mean'}).reset_index()
df_dummy = pd.get_dummies(df_agg, columns=['A', 'B'])
这样,你就可以得到一个带有虚拟变量的数据框df_dummy,其中的'A'和'B'列被转换为虚拟变量。你可以根据需要进一步处理和分析这个数据框。
关于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于要求不能提及具体品牌商,建议你参考腾讯云的官方文档和网站,了解他们提供的云计算相关产品和服务。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云