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如何使用条件选择和groupby聚合来生成带有虚拟变量的df?

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:

  1. 导入所需的库:首先,导入需要使用的库,如pandas和numpy。
代码语言:txt
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import pandas as pd
import numpy as np
  1. 创建原始数据框:创建一个包含需要聚合的数据的原始数据框。
代码语言:txt
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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)
  1. 使用条件选择和groupby聚合:使用条件选择和groupby聚合来生成带有虚拟变量的数据框。
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df_agg = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum', 'D': 'mean'}).reset_index()
  1. 生成虚拟变量:使用pandas的get_dummies函数生成虚拟变量。
代码语言:txt
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df_dummy = pd.get_dummies(df_agg, columns=['A', 'B'])

完整的代码如下:

代码语言:txt
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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。

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