在python中根据分类值数据框提取新列和填充值

在Python中，可以使用pandas库来根据分类值数据框提取新列和填充值。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

假设我们有一个名为df的数据框，其中包含一个名为category的分类列和一个名为value的数值列。我们想要根据分类值提取新列，并将缺失值填充为0。

# 创建示例数据框
data = {'category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'C'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用get_dummies函数将分类列转换为独热编码
dummies = pd.get_dummies(df['category'], prefix='category')

# 将独热编码的结果与原数据框合并
df = pd.concat([df, dummies], axis=1)

# 填充缺失值为0
df.fillna(0, inplace=True)

在上述代码中，我们首先使用get_dummies函数将分类列转换为独热编码。然后，我们使用concat函数将独热编码的结果与原数据框合并。最后，我们使用fillna函数将缺失值填充为0。

这样，我们就根据分类值数据框提取了新列，并填充了缺失值。

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