Pandas如何单行实现多标签列的One hot encoding独热编码

存在可直接完成该One-Hot转换的pandas单行代码，无需编写循环或多步拼接处理。

• 核心使用pandas内置的交叉表统计方法pd.crosstab()，按学生维度统计对应科目的选课情况，选中记为1、未选中记为0，输出结构完全匹配目标格式。
• 假设原始数据集存储在列名为Name、Subject的DataFrame对象df中，基础转换单行代码如下：

result = pd.crosstab(index=df['Name'], columns=df['Subject']).reset_index()

• 如果需要完全移除列维度的默认索引名，让表格样式和示例完全一致，可调整为如下版本：

result = pd.crosstab(index=df['Name'], columns=df['Subject']).reset_index().rename_axis(columns=None)

• 代码运行后会自动提取所有不重复的科目作为独立列，每个学生对应单独一行，数值填充规则、列排序结果均和给出的示例匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hari Shreyas