如何将DataFrame行转置为布尔型列？实现存在性标记

给你两种简便的实现方式，都基于Python的Pandas库：

方法一：使用pd.crosstab（最直接） #

crosstab专门用来生成交叉统计表，刚好匹配你的需求，只需两步就能得到结果：

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'id': [1,1,2,2,2,3,3,4],
    'colour': ['blue','blue','green','blue','black','blue','blue','green']
})

# 生成交叉表，再把计数转为1/0（只要出现过就标记为1）
result = pd.crosstab(df['id'], df['colour']).reset_index()
result = result.apply(lambda col: col.map(lambda x: 1 if x > 0 else 0))

方法二：使用get_dummies + groupby #

先对colour列做独热编码，再按id分组取最大值（只要该id下存在对应颜色，就保留1）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'id': [1,1,2,2,2,3,3,4],
    'colour': ['blue','blue','green','blue','black','blue','blue','green']
})

# 生成颜色的独热编码列
colour_dummies = pd.get_dummies(df['colour'])
# 合并id列与编码列
df_combined = pd.concat([df['id'], colour_dummies], axis=1)
# 按id分组取最大值，得到最终结果
result = df_combined.groupby('id').max().reset_index()

两种方法最终得到的result结构都和你需要的一致：

id  blue  green  black
0   1     1      0      0
1   2     1      1      1
2   3     1      0      0
3   4     0      1      0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者teogj