Як двійковою кодувати багатозначну категоричну змінну з фрейму даних Pandas?

Припустимо, у нас є такий фрейм даних із кількома значеннями для певного стовпця:

    categories
0 - ["A", "B"]
1 - ["B", "C", "D"]
2 - ["B", "D"]

Як ми можемо отримати таку таблицю?

   "A"  "B"  "C"  "D"
0 - 1    1    0    0
1 - 0    1    1    1
2 - 0    1    0    1

Примітка: мені не обов’язково потрібен новий фрейм даних, мені цікаво, як перетворити такі DataFrames у формат, більш підходящий для машинного навчання.

Якщо [0, 1, 2]є числові мітки, а це не індекс, то pandas.DataFrame.pivot_tableпрацює:

В []:
data = pd.DataFrame.from_records (
    [[0, 'A'], [0, 'B'], [1, 'B'], [1, 'C'], [1, 'D'], [2, 'B'], [ 2, "D"]],
    столбцы = ['номер_марки', 'категорія'])
data.pivot_table (index = ['number_label'], столбцы = ['категорія'], aggfunc = [len], fill_value = 0)

Вийшов []:
              лін
категорія ABCD
number_label                       
0 1 1 0 0
1 0 1 1 1
2 0 1 0 1

Ця публікація в блозі була корисною: http://pbpython.com/pandas-pivot-table-explained.html

Якщо [0, 1, 2]індекс, то collections.Counterкорисно:

В []:
data2 = pd.DataFrame.from_dict (
    {'категорії': {0: ['A', 'B'], 1: ['B', 'C', 'D'], 2: ['B', 'D']}})
data3 = data2 ['категорії']. застосовувати (collection.Counter)
pd.DataFrame.from_records (data3) .fillna (значення = 0)

Вийшов []:
       А Б В Г
0 1 1 0 0
1 0 1 1 1
2 0 1 0 1