Python如何为DataFrame列唯一值生成列表存入字典后转换为DataFrame

方法1：使用defaultdict实现（匹配你的逻辑需求） #

from collections import defaultdict
import pandas as pd

# 你已有的初始变量
OS_name = df['OS_name'].tolist()
OS_values = df.OS_name.unique().tolist()

# 初始化key为OS唯一值、value为对应0/1列表的字典
os_map = defaultdict(list)

for unique_os in OS_values:
    # 生成当前OS对应的0/1列表
    os_map[unique_os] = [1 if current_os == unique_os else 0 for current_os in OS_name]

# 将字典转换为DataFrame
result_df = pd.DataFrame(os_map)

注意：你提供的示例代码中循环范围为range(0,len(OS_name)-1)会丢失列表最后一个元素，上述实现默认保留全部元素，如果你确实需要去掉最后一个元素，将列表推导式中的OS_name替换为OS_name[:-1]即可。

方法2：pandas原生极简实现 #

不需要额外转换列表、调用defaultdict，直接用pandas内置的独热编码接口即可得到完全一致的结果，性能更优：

result_df = pd.get_dummies(df['OS_name'], dtype=int)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ianux22