熊猫：重塑数据

我有一个熊猫系列，其目前看起来是这样的：熊猫：重塑数据

14 [Yellow, Pizza, Restaurants] 
... 
160920     [Automotive, Auto Parts & Supplies] 
160921  [Lighting Fixtures & Equipment, Home Services] 
160922     [Food, Pizza, Candy Stores] 
160923   [Hair Removal, Nail Salons, Beauty & Spas] 
160924   [Hair Removal, Nail Salons, Beauty & Spas]

我想从根本上重塑它成一个数据帧，看起来像这样...

 Yellow Automotive Pizza 
14  1   0  1 
…   
160920 0   1  0 
160921 0   0  0 
160922 0   0  1 
160923 0   0  0 
160924 0   0  0

即。一个逻辑结构，注明每个观察（行）所属的类别。

我能够编写基于循环的代码来解决问题，但由于需要处理大量的行，这将非常缓慢。

有没有人知道这种问题的矢量化解决方案？我会很感激。

编辑：有509个类别，我确实有一个列表。

来源

2013-05-19 N. McA.

In [9]: s = Series([list('ABC'),list('DEF'),list('ABEF')]) 

In [10]: s 
Out[10]: 
0  [A, B, C] 
1  [D, E, F] 
2 [A, B, E, F] 
dtype: object 

In [11]: s.apply(lambda x: Series(1,index=x)).fillna(0) 
Out[11]: 
    A B C D E F 
0 1 1 1 0 0 0 
1 0 0 0 1 1 1 
2 1 1 0 0 1 1

来源

2013-05-19 17:47:42 Jeff

那，先生，非常非常聪明。 –

祝贺金徽章！ http://stackoverflow.com/help/badges/3296/pandas?userid=644898 –

你能解释这是如何工作的吗？当我查看创建的单个系列时，例如系列（1，index = s [1]），系列索引是列表中的字母（如我所料）。但是s.apply（）会生成一个DataFrame，其中的系列索引为列。枢纽是如何发生的？ – jdmarino

熊猫：重塑数据

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