python - one - agregando columnas ficticias al marco de datos original
one hot encoding python pandas example (1)
Tengo un marco de datos que se ve así:
JOINED_CO GENDER EXEC_FULLNAME GVKEY YEAR CONAME BECAMECEO REJOIN LEFTOFC LEFTCO RELEFT REASON PAGE CO_PER_ROL 5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1992 AAR CORP 19550101 NaN 19961001 19990531 NaN RESIGNED 79 5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1993 AAR CORP 19550101 NaN 19961001 19990531 NaN RESIGNED 79 5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1994 AAR CORP 19550101 NaN 19961001 19990531 NaN RESIGNED 79 5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1995 AAR CORP 19550101 NaN 19961001 19990531 NaN RESIGNED 79 5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1996 AAR CORP 19550101 NaN 19961001 19990531 NaN RESIGNED 79 5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1997 AAR CORP 19550101 NaN 19961001 19990531 NaN RESIGNED 79 5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1998 AAR CORP 19550101 NaN 19961001 19990531 NaN RESIGNED 79 5623 NaN MALE David P. Storch 1004 1992 AAR CORP 19961009 NaN NaN NaN NaN NaN 57 5623 NaN MALE David P. Storch 1004 1993 AAR CORP 19961009 NaN NaN NaN NaN NaN 57 5623 NaN MALE David P. Storch 1004 1994 AAR CORP 19961009 NaN NaN NaN NaN NaN 57 5623 NaN MALE David P. Storch 1004 1995 AAR CORP 19961009 NaN NaN NaN NaN NaN 57 5623 NaN MALE David P. Storch 1004 1996 AAR CORP 19961009 NaN NaN NaN NaN NaN 57
Para el valor de AÑO, me gusta agregar columnas de año (1993,1994 ..., 2009) al marco de datos original. Si el valor en AÑO es 1992, entonces el valor en la columna de 1992 debería ser 1 de lo contrario 0.
Utilicé un bucle for muy estúpido, pero parece que se ejecuta para siempre ya que tengo un gran conjunto de datos. ¿Podría alguien ayudarme con eso, muchas gracias!
In [77]: df = pd.concat([df, pd.get_dummies(df[''YEAR''])], axis=1); df
Out[77]:
JOINED_CO GENDER EXEC_FULLNAME GVKEY YEAR CONAME BECAMECEO /
5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1992 AAR CORP 19550101
5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1993 AAR CORP 19550101
5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1994 AAR CORP 19550101
5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1995 AAR CORP 19550101
5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1996 AAR CORP 19550101
5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1997 AAR CORP 19550101
5622 NaN MALE Ira A. Eichner 1004 1998 AAR CORP 19550101
5623 NaN MALE David P. Storch 1004 1992 AAR CORP 19961009
5623 NaN MALE David P. Storch 1004 1993 AAR CORP 19961009
5623 NaN MALE David P. Storch 1004 1994 AAR CORP 19961009
5623 NaN MALE David P. Storch 1004 1995 AAR CORP 19961009
5623 NaN MALE David P. Storch 1004 1996 AAR CORP 19961009
REJOIN LEFTOFC LEFTCO RELEFT REASON PAGE 1992 1993 1994 /
5622 NaN 19961001 19990531 NaN RESIGNED 79 1 0 0
5622 NaN 19961001 19990531 NaN RESIGNED 79 0 1 0
5622 NaN 19961001 19990531 NaN RESIGNED 79 0 0 1
5622 NaN 19961001 19990531 NaN RESIGNED 79 0 0 0
5622 NaN 19961001 19990531 NaN RESIGNED 79 0 0 0
5622 NaN 19961001 19990531 NaN RESIGNED 79 0 0 0
5622 NaN 19961001 19990531 NaN RESIGNED 79 0 0 0
5623 NaN NaN NaN NaN NaN 57 1 0 0
5623 NaN NaN NaN NaN NaN 57 0 1 0
5623 NaN NaN NaN NaN NaN 57 0 0 1
5623 NaN NaN NaN NaN NaN 57 0 0 0
5623 NaN NaN NaN NaN NaN 57 0 0 0
1995 1996 1997 1998
5622 0 0 0 0
5622 0 0 0 0
5622 0 0 0 0
5622 1 0 0 0
5622 0 1 0 0
5622 0 0 1 0
5622 0 0 0 1
5623 0 0 0 0
5623 0 0 0 0
5623 0 0 0 0
5623 1 0 0 0
5623 0 1 0 0
Si desea eliminar la columna YEAR
, puede continuar con del df[''YEAR'']
. O bien, elimine la columna YEAR
de df
antes de llamar a concat
:
df = pd.concat([df.drop(''YEAR'', axis=1), pd.get_dummies(df[''YEAR''])], axis=1)