如何将数据框中的“类型”列转换为多列并统计每天的数据？

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本文介绍如何高效处理数据框，将单列“类型”数据转换为多列，并统计每日各类型数据的出现次数。

假设您的数据框包含日期和类型两列，例如：

<code>日期        类型
2024-01-01  A
2024-01-01  B
2024-01-01  A
2024-01-02  C
2024-01-02  B
2024-01-02  C
2024-01-02  A
2024-01-02  A
2024-01-03  A
2024-01-03  D
2024-01-03  B
2024-01-03  E
...</code>

目标是将其转换为如下形式：

<code>日期        类型A  类型B  类型C  类型D  类型E
2024-01-01  2     1     0     0     0
2024-01-02  2     1     2     0     0
2024-01-03  1     1     0     1     1
...</code>

使用Python的Pandas库可以轻松实现此转换：

import pandas as pd

# 示例数据
data = {'日期': ['2024-01-01', '2024-01-01', '2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-03', '2024-01-03', '2024-01-03'],
        '类型': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'C', 'A', 'A', 'A', 'D', 'B', 'E']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pd.get_dummies()进行one-hot编码
df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['类型'], prefix='', prefix_sep='')

# 按日期分组并求和
df_grouped = df_encoded.groupby('日期').sum()

# 打印结果
print(df_encoded)
print("-" * 60)
print(df_grouped)

pd.get_dummies() 函数将“类型”列转换为多个虚拟变量列（one-hot encoding），然后 groupby() 和 sum() 函数计算每日各类型的出现次数。 代码简洁高效，适用于大规模数据集处理。 输出结果与目标格式一致。

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