如何做 pd.get_dummies 或其他方式？

实际上，我的问题是基于：

是否有更快的方法根据条件更新数据框列值？ https://stackoverflow.com/questions/46678400/is-there-a-faster-way-to-update-dataframe-column-values-based-on-conditions

所以，数据应该是：

import pandas as pd
import io
t="""
AV4MdG6Ihowv-SKBN_nB    DTP,FOOD
AV4Mc2vNhowv-SKBN_Rn    Cash 1,FOOD
AV4MeisikOpWpLdepWy6    DTP,Bar
AV4MeRh6howv-SKBOBOn    Cash 1,FOOD
AV4Mezwchowv-SKBOB_S    DTOT,Bar
AV4MeB7yhowv-SKBOA5b    DTP,Bar
"""
data_vec=pd.read_csv(io.StringIO(t),sep='\s{2,}',names=['id','source'])
data_vec

这是 data_vec：

    id  source
0   AV4MdG6Ihowv-SKBN_nB    DTP,FOOD
1   AV4Mc2vNhowv-SKBN_Rn    Cash 1,FOOD
2   AV4MeisikOpWpLdepWy6    DTP,Bar
3   AV4MeRh6howv-SKBOBOn    Cash 1,FOOD
4   AV4Mezwchowv-SKBOB_S    DTOT,Bar
5   AV4MeB7yhowv-SKBOA5b    DTP,Bar

如果我想要如下结果：（这意味着如何矢量化多个标签或类别？）

                  _id  source_Cash 1  source_DTOT  source_DTP  Food  Bar
0  AV4MdG6Ihowv-SKBN_nB              0            0        1      1    0
1  AV4Mc2vNhowv-SKBN_Rn              1            0        0      1    0
2  AV4MeisikOpWpLdepWy6              0            0        1      0    1
3  AV4MeRh6howv-SKBOBOn              1            0        0      1    0
4  AV4Mezwchowv-SKBOB_S              0            1        0      0    1
5  AV4MeB7yhowv-SKBOA5b              0            0        1      0    1

如果重复，警告我删除！

一点str.split and pd.get_dummies magic, 灵感来自斯科特·波士顿 https://stackoverflow.com/a/46678704/4909087并改进（从原始版本）感谢约翰 https://stackoverflow.com/questions/46679401/how-to-do-pd-get-dummies-or-other-ways#comment80306925_46679401.

df = df.set_index('id').source.str.get_dummies(',')
df.columns = df.columns.str.split().str[0].str.lower()
df = df.add_prefix('source_').reset_index()

print(df)
                     id  source_bar  source_cash  source_dtot  source_dtp  \
0  AV4MdG6Ihowv-SKBN_nB           0            0            0           1   
1  AV4Mc2vNhowv-SKBN_Rn           0            1            0           0   
2  AV4MeisikOpWpLdepWy6           1            0            0           1   
3  AV4MeRh6howv-SKBOBOn           0            1            0           0   
4  AV4Mezwchowv-SKBOB_S           1            0            1           0   
5  AV4MeB7yhowv-SKBOA5b           1            0            0           1   

   source_food  
0            1  
1            1  
2            0  
3            1  
4            0  
5            0