熊猫摧毁单柱

Question

任何暗示column=periodo_dia不丢失任何列的建议？

原始数据帧的样子：

| | year | month | day | periodo_dia | valor_medida | Score_recogida | 
|---|------|-------|-----|-------------|--------------|----------------| 
| 0 | 2015 | 4  | 18 | manana  | 25.0   | 8.166667  | 
| 1 | 2015 | 4  | 18 | noche  | 47.5   | 0.000000  | 
| 2 | 2015 | 4  | 18 | tarde  | 20.0   | 0.000000  | 
| 3 | 2015 | 4  | 19 | manana  | 0.0   | 0.000000  | 
| 4 | 2015 | 4  | 19 | noche  | 0.0   | 4.066667  | 

期望中的数据帧应该是这样的：

| year | month | day | manana | tarde | noche | valor_medida | Score_recogida | 
|------|-------|-----|--------|-------|-------|--------------|----------------| 
| 2015 | 4  | 18 | 1  | 0  | 0  | 25.0   | 8.166667  | 
| 2015 | 4  | 18 | 0  | 0  | 1  | 47.5   | 0.000000  | 
| 2015 | 4  | 18 | 0  | 1  | 0  | 20.0   | 0.000000  | 

Answer 1

您可以使用get_dummies与astype的转换值integer，drop和concat：

df1 = pd.get_dummies(df['periodo_dia']).astype(int) 
print df1 
    manana noche tarde 
0  1  0  0 
1  0  1  0 
2  0  0  1 
3  1  0  0 
4  0  1  0 

#drop column periodo_dia 
df = df.drop('periodo_dia',axis=1) 

print pd.concat([df, df1], axis=1) 
    year month day valor_medida Score_recogida manana noche tarde 
0 2015  4 18   25.0  8.166667  1  0  0 
1 2015  4 18   47.5  0.000000  0  1  0 
2 2015  4 18   20.0  0.000000  0  0  1 
3 2015  4 19   0.0  0.000000  1  0  0 
4 2015  4 19   0.0  4.066667  0  1  0 

Answer 2

恨回应我自己的问题，但希望它可以帮助别人。这做任务：

df = pandas.concat([df.drop('periodo_dia',axis=1), 
        pandas.get_dummies(df['periodo_dia'])],axis=1)