如何将多个列表合并为单个DataFrame，用1替换共同值（Python）

步骤1：导入依赖库 #

首先需要导入pandas库，用于创建和处理DataFrame：

import pandas as pd

步骤2：定义原始列表 #

将你给出的三个列表定义好：

a = ["house","garden", "living room", "dog","cat"]
b = ["cat","dog", "chicken"]
c = ["house", "garden","bathroom"]

步骤3：构建目标DataFrame #

1. 先以列表a的元素创建基础DataFrame，作为第一列
2. 分别为b、c列赋值：通过isin()判断元素是否在对应列表中，再转成整数（True→1，False→0）

完整代码：

import pandas as pd

a = ["house","garden", "living room", "dog","cat"]
b = ["cat","dog", "chicken"]
c = ["house", "garden","bathroom"]

# 创建基础DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': a})
# 添加b列：判断元素是否在b列表中，转成0/1
df['b'] = df['a'].isin(b).astype(int)
# 添加c列：同理处理
df['c'] = df['a'].isin(c).astype(int)

# 查看结果
print(df)

输出结果 #

运行代码后会得到如下格式的DataFrame：

代码说明 #

• isin()：用于检测DataFrame中的元素是否存在于指定列表中，返回布尔值序列
• astype(int)：将布尔值（True/False）转换为整数类型，True对应1，False对应0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marco