如何在Pandas中将行值转换为带布尔值的新列？

现有表格 #

目标表格 #

转换需求 #

把原表格中「年份」列的每个唯一值作为新列，对应名称与年份匹配的单元格标记YES，不匹配则标记No。

实现方案 #

方案1：Excel/Google Sheets 操作

1. 提取唯一年份作为表头
   在空白单元格输入=UNIQUE(B:B)（假设年份在B列），获取所有不重复的年份，将这些值作为新的表头行。
2. 设置条件标记公式
   以名称A对应的2016列单元格为例，输入公式：=IF($B2=D$1,"YES","No")（D1是2016表头单元格），然后横向、纵向拖动填充所有单元格即可。

方案2：Python Pandas 代码实现

import pandas as pd

# 构造原始数据
raw_data = {
    "名称": ["A", "B", "C", "D"],
    "年份": [2016, 2017, 2018, 2019]
}
df = pd.DataFrame(raw_data)

# 添加标记列并执行行转列，填充非匹配值为No
df["status"] = "YES"
result_df = df.pivot(index="名称", columns="年份", values="status").fillna("No").reset_index()
result_df.columns.name = None

# 输出结果
print(result_df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nat