使用另一列中的唯一值在Pandas dataframe中创建列表的新列

在 Pandas dataframe 中，可以使用另一列中的唯一值创建一个新列。具体步骤如下：

导入 Pandas 模块：首先，需要导入 Pandas 模块，这样才能使用 Pandas 提供的数据处理功能。

import pandas as pd

创建 dataframe：根据你的实际需求，创建一个包含需要处理的数据的 dataframe。

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']}
df = pd.DataFrame(data)

获取唯一值列表：使用 Pandas 的 unique() 方法获取某一列的唯一值列表。

unique_values = df['B'].unique()

创建新列：遍历唯一值列表，并根据每个唯一值创建一个新列，将对应的值标记为 True 或 False。

for value in unique_values:
    df[value] = df['B'] == value

最终，你会得到一个包含新列的 dataframe，新列的列名为原始列中的每个唯一值，对应位置的值为 True 或 False。

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']}
df = pd.DataFrame(data)

unique_values = df['B'].unique()
for value in unique_values:
    df[value] = df['B'] == value

print(df)

输出结果为：

   A  B      a      b      c
0  1  a   True  False  False
1  2  b  False   True  False
2  3  c  False  False   True
3  4  a   True  False  False
4  5  b  False   True  False

这个例子中，我们将列 'B' 中的唯一值 'a'、'b' 和 'c' 分别作为新列，并根据每个唯一值在原始列中的出现与否将对应位置标记为 True 或 False。

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