Buat array 2D dengan 2 kolom dari dataframe dan loop untuk nilai

Question

Saya memiliki kerangka data besar yang terlihat seperti ini:

    u_id  i_id  
0  55218    0      
1  55218    2       
2  55218    1       
3  55222    2 
4  55222    3      

Saya ingin membuat array dengan sumbu u_iddan i_iddan nilainya adalah 1(jika u_idmemiliki i_id) dan 0sebaliknya.
Seperti itu:

    0    1    2    3
0   1    1    1    0
1   0    0    1    1

Saya membuat array dengan:

df_neu = np.full(df[['u_id', 'i_id']].nunique(), 0)

tapi sekarang saya tidak tahu cara menimpa 0.

Answer 1

Silakan coba:

df = df.groupby('u_id')['i_id'].apply(list).reset_index()
def fill(x):
    for val in x.i_id:
        df_un[x.name,val] = 1
df.apply(lambda x: fill(x), axis=1)

print(df_un)

[[1 1 1 0]
 [0 0 1 1]]

Answer 2

Saya pikir ini

columns = sorted(set(df['i_id'].values))
df_neu = pd.DataFrame({key: [1 if c in group['i_id'].values else 0
                             for c in columns]
                       for key, group in df.groupby('u_id')},
                      index=columns).T

pada dasarnya mengarah pada hasil yang Anda harapkan:

       0  1  2  3
55218  1  1  1  0
55222  0  0  1  1

Asumsi saya adalah bahwa DataFrame asli Anda diberi nama df.

Jika Anda ingin menghapus u_idindeks:

df_neu.reset_index(drop=True, inplace=True)

   0  1  2  3
0  1  1  1  0
1  0  0  1  1

Atau tanpa transposing:

columns = sorted(set(df['i_id'].values))
df_neu = pd.DataFrame([[1 if c in group['i_id'].values else 0
                        for c in columns]
                       for _, group in df.groupby('u_id')],
                      columns=columns)