通过二进制列值重新整形Pandas数据帧

要通过二进制列值重新整形Pandas数据帧，可以使用pd.get_dummies()函数来创建二进制编码的列，并使用pd.concat()函数来将新的列添加到数据帧中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含分类变量的数据帧
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom'],
        'Category': ['A', 'B', 'A', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pd.get_dummies()函数创建二进制编码的列
dummies = pd.get_dummies(df['Category'], prefix='Category')

# 将新的列添加到数据帧中
df = pd.concat([df, dummies], axis=1)

# 移除原始的分类变量列
df.drop('Category', axis=1, inplace=True)

print(df)

输出结果为：

   Name  Category_A  Category_B  Category_C
0   Tom           1           0           0
1  Nick           0           1           0
2  John           1           0           0
3   Tom           0           0           1

在这个示例中，我们首先创建了一个包含姓名和分类变量的数据帧。然后，使用pd.get_dummies()函数将分类变量转换为二进制编码的列。最后，使用pd.concat()函数将新的列添加到原始数据帧中，并且使用df.drop()函数删除了原始的分类变量列。