基于值拆分Pandas列表列至多列，返回指定标识值

示例输入 #

预期输出 #

实现代码 #

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3, 4],
    'values': [['A', 'B', 'C', 'D'], ['D', 'E', 'F'], ['A', 'D'], ['K']]
})

# 提取所有唯一的类别元素并排序
all_categories = sorted({item for sublist in df['values'] for item in sublist})

# 为每个类别生成对应列，填充自定义yes/no值
for cat in all_categories:
    df[cat] = df['values'].apply(lambda x: f'yes_{cat}' if cat in x else f'no_{cat}')

# 调整列顺序，与预期输出对齐（可选）
df = df[['id', 'values'] + all_categories]

print(df)

代码说明 #

1. 先构造与输入一致的示例数据；
2. 通过集合推导式提取所有列表中的唯一元素，排序后保证列顺序稳定；
3. 遍历每个类别元素，用apply判断当前行的列表是否包含该元素，返回对应的yes_xxx或no_xxx；
4. 可选调整列顺序，让结果列排列和预期输出一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Smithy