将指标数字转换为二进制值

Question

我正在使用 Plotly 的散点图来可视化多个数据集。这是我的代码的一部分。下面，我创建了 scatterpolar 实例：go.Scatterpolar(    r=[dataset_dataframe['word_count'].median(),       dataset_dataframe['char_count'].median(),       dataset_dataframe['capitals'].median(),       dataset_dataframe['num_exclamation_marks'].median(),       dataset_dataframe['num_punctuation'].median()],    name=dataset_name,    theta=['No. of Words', 'No. of Characters', 'No. of Capitals', 'No. of Exclamation Marks', 'No. of Punctuations'],    fill='toself',    line=dict(color='brown'),    subplot=subplot_name),)在这里我把它放在一个布局中：fig.update_layout(    polar=dict(    radialaxis=dict(visible=True, )),    title='Dataset Statistics')我对多个数据框执行此操作，这使我可以轻松地比较它们。结果很整洁，看起来像这样：

Answer 1

stack那你可以试试str.get_dummies

s=df.stack().loc[lambda x : x!=0].astype(str).str.get_dummies().sum(level=0).add_prefix('Has')

   Has1  Has2  Has3  Has4  Has5

0     1     1     0     1     0

1     1     1     1     0     1

2     0     1     1     0     0

Answer 2

咱们试试吧：

(df.stack().groupby(level=0)

   .value_counts()

   .unstack(fill_value=0)

   [range(1,6)]

   .add_prefix('has')

)

输出：

   has1  has2  has3  has4  has5

0     1     1     0     1     0

1     1     1     1     0     1

2     0     1     1     0     0

Answer 3

这是另一种使用方式pd.crosstab：

df_out = df.reset_index().melt('index')

df_out = pd.crosstab(df_out['index'], df_out['value']).drop(0, axis=1).add_prefix('has')

输出：

value  has1  has2  has3  has4  has5

index                              

0         1     1     0     1     0

1         1     1     1     0     1

2         0     1     1     0     0