机器学习食品浪费数据预处理：食材列转0/1标记列求助

我手里有一份用于机器学习的食品浪费数据集，里面包含食品食材信息。现在预处理卡壳了：已经把所有食材拆分到单独列，但没法在对应食材存在的单元格里标记为1。试过逐行判断和get_dummies这些方法，下面是我写的Python代码，想找个更简便的实现方式：

def xs_os(df, Ingredients_Column):
    df2 = df.drop("Ingredients", axis = 0) 
    for z in df:
        for x in list(df2.columns.values):
            if x in str(Ingredients_Column):
                df.at[z, df[x]] = 1
xs_os(df, df['Ingredients'])
df.head()

相关示例说明：

• 示例1：呈现原始数据状态，包含存储食材列表的Ingredients列，以及已拆分好的各食材空列
• 示例2：呈现期望的最终效果，即食材存在的对应单元格被标记为1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Patrick Kenney