如何使用Python Pandas将DataFrame单列拆分为多个01分类列

这里直接提供两种可行实现，覆盖你是否提前拆分列的两种场景：

• 方案1：直接基于原始列实现（无需提前拆分，更简洁）
  直接用pandas内置的str.get_dummies方法，指定分隔符即可一步生成结果：

  import pandas as pd
  
  # 示例原始数据构造，你可以替换成自己的df
  df = pd.DataFrame({
      "Letters": ["A; B", "B; C", "A; C", "A; B; C", "B"]
  })
  
  # 核心转换代码，sep按你的分隔符设置为; 加空格
  result = df["Letters"].str.get_dummies(sep="; ").reindex(columns=["A", "B", "C"], fill_value=0)
  

  如果需要保留原始的Letters列，额外加一行拼接即可：

  result = pd.concat([df, result], axis=1)
  

• 方案2：已完成拆分后的映射实现
  如果你已经通过str.split完成了列拆分，拿到了多列拆分结果，可以用以下代码完成映射：

  # 你已经完成的拆分步骤示例
  split_df = df["Letters"].str.split("; ", expand=True)
  
  # 后续映射核心代码
  result = pd.get_dummies(split_df.stack()).groupby(level=0).sum().reindex(columns=["A", "B", "C"], fill_value=0)
  

补充说明 #

如果你需要保留所有出现过的字母作为结果列，不需要限定仅输出A/B/C，删掉代码里的reindex(columns=["A", "B", "C"], fill_value=0)部分即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ramirez