如何解决用其他列中的值替换one_hot_encoding 0/1
我有一个与重复用户进行交易的数据框。我想汇总我的数据，并为每个用户建立一个带有一行的数据框。
原始数据框如下所示：
id usage country publisher type_status
123 6.77 US X bookstore_declined
123 4.25 US X super_approved
123 88.7 US X bookstore_approved
123 5.6 US X pharmacies_approved
456 43.66 BZ Y pharmacies_approved
456 56.87 BZ Y super_approved
456 9.65 BZ Y bookstore_approved
我想在type_status功能上使用one_hot_encoding，但我希望在新的虚拟列中使用0代替而不是0/1，新列将具有“使用”值。
以下是我要查找的示例：
id country publisher bookstore_declined super_approved bookstore_approved
123 US X 6.77 4.25 88.7
456 BZ Y 0 56.87 9.65
这是我的代码： 如何用使用值替换0/1？
df=pd.get_dummies(df,columns=['type_status'],drop_first=True)
解决方法
嗨，我初始化了数据，所以我也得到了一个数据框
import pandas as pd
test_df = {
'id': [123,123,456,456],'usage' :[6.77,4.25,88.7,5.6,43.66,56.87,9.65],'country' : ['US','US','BZ','BZ'],'publisher' : ['x','x','y','y'],'type_status': ['bookstore_declined','super_approved','bookstore_approved','pharmacies_approved','bookstore_approved']
}
df = pd.DataFrame(test_df)
df=pd.get_dummies(df,columns=['type_status'],drop_first=True)
结果看起来像你的
id usage country publisher type_status_bookstore_declined ...
0 123 6.77 US x 1
1 123 4.25 US x 0
2 123 88.70 US x 0
根据此Stackoverflow answer，您可以使用以下命令将多列相乘：
df.update(df.iloc[:,4:7].mul(df.usage,0))
删除使用情况列：
df = df.drop('usage',axis=1)
结果看起来像这样：
id country publisher type_status_bookstore_declined type_status_pharmacies_approved type_status_super_approved
0 123 US x 6.77 0.00 0.00
1 123 US x 0.00 0.00 4.25
2 123 US x 0.00 0.00 0.00
3 123 US x 0.00 5.60 0.00
4 456 BZ y 0.00 43.66 0.00
5 456 BZ y 0.00 0.00 56.87
6 456 BZ y 0.00 0.00 0.00
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