如何用Python中DataFrame指定列的唯一值动态创建新列？

方法一：用pandas内置函数（最简便） #

pandas的get_dummies()可以自动识别目标列的所有唯一值，生成对应新列，完全适配任意数量的唯一值，新手直接用就行。

先构造你的示例数据：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'Column1': ['Apple', 'Apple', 'Banana', 'Strawberry', 'Strawberry', 'Strawberry']}
df = pd.DataFrame(data)

调用函数生成新列：

# 生成新列并合并到原DataFrame
df = pd.get_dummies(df, columns=['Column1'], prefix='', prefix_sep='')

最终结果会是这样：

方法二：手动循环实现（适合理解逻辑） #

如果想搞清楚每一步的原理，可以手动遍历唯一值创建列，步骤很清晰：

1. 先获取目标列的所有唯一值
2. 逐个遍历这些值，创建对应新列，用1/0标记原列是否等于当前值

代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'Column1': ['Apple', 'Apple', 'Banana', 'Strawberry', 'Strawberry', 'Strawberry']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取Column1的唯一值列表
unique_values = df['Column1'].unique()

# 遍历每个唯一值创建新列
for value in unique_values:
    # 新列名就是唯一值，匹配到就设为1，否则为0
    df[value] = (df['Column1'] == value).astype(int)

# 不需要原列的话可以删掉
# df.drop('Column1', axis=1, inplace=True)

运行后得到的结果和方法一完全一致，这种方式更直观，适合新手理解底层逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DG572