如何将以下 DataFrame 转换为一个以城市为行，每种美食为一列，1 或 0 作为值（如果城市有这种美食，则为 1）的数据框？
我认为这是将数据转换为机器学习特征的一个非常普遍的问题。
我知道 Pandas pivot_table 功能，但它要求一个值列，在这种情况下我们没有。
import pandas as pd
data = {
'city': ['NY','NY', 'SF','SF','SF'],
'cuisine': ['Japanese', 'Chinese', 'French', 'Japanse', 'German']
}
df = pd.DataFrame(data)
如果没有值列 - 自己介绍！
df["value"]=1
pd.pivot_table(df, values="value", index=["city"], columns="cuisine", fill_value=0)
对于你的例子，我得到了（在将“Japanse”中的错误打印修复为“Japanese”之后）
cuisine Chinese French German Japanese
city
NY 1 0 0 1
SF 0 1 1 1
这是一种更pythonic的方式：
df.pivot_table(index=["city"], columns="cuisine", aggfunc=lambda x: 1, fill_value=0)
这是一个迟到的答案，但它适用于遇到同样问题的人。