我有一个数据框：
df
ID 0 1 2 3 4 ....
1 10 20 5 1 2 ....
2 3 4 NaN 10 1 ....
我需要转置该列的单元格值0,1,2,3,4...到列标题，如果相应 ID 存在单元格值，则将其填充为 1。
期望的输出：
ID 1 2 3 4 5 ... 10 20 ..
1 1 1 0 0 1 ... 1 1 ..
2 1 0 1 1 0 ... 1 0 ..
请注意，某些条目可以是NaN.
我怎样才能得到想要的输出？
Use DataFrame.set_index http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.set_index.html with DataFrame.stack http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.stack.html删除缺失值，然后通过以下方式创建指标get_dummies http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.get_dummies.html并返回1/0 by max按第一级，最后将列转换为整数：
df1 = (pd.get_dummies(df.set_index('ID').stack())
.max(level=0)
.rename(columns=int)
.reset_index())
print (df1)
ID 1 2 3 4 5 10 20
0 1 1 1 0 0 1 1 1
1 2 1 0 1 1 0 1 0
EDIT:
print (df)
ID 0 1 2 3 4 5
0 1 10 20 5.0 1 2 5
1 2 3 4 NaN 10 1 2
If use max然后总是在输出中0/1值（检查第 5 列）：
df1 = (pd.get_dummies(df.set_index('ID').stack())
.max(level=0)
.rename(columns=int)
.reset_index())
print (df1)
ID 1 2 3 4 5 10 20
0 1 1 1 0 0 1 1 1
1 2 1 1 1 1 0 1 0
但如果使用sum它计算值（检查 5 列）：
df2 = (pd.get_dummies(df.set_index('ID').stack())
.sum(level=0)
.rename(columns=int)
.reset_index())
print (df2)
ID 1 2 3 4 5 10 20
0 1 1 1 0 0 2 1 1
1 2 1 1 1 1 0 1 0
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