在生成虚拟列之前，在数据框中过滤类别

Question

我有一个在某些列中包含分类值的数据集（一行可能包含多个分类，用,分隔）。示例：

  user hashtags
0   u1      a,b
1   u2      a,c
2   u3        c

我想为这些类别创建虚拟列。我对在数据集中很少出现的类别也不感兴趣。目前，我正在生成虚拟列，然后删除出现次数很少的列，如下（chunk是原始数据帧）：

dummies_hashtags = chunk['hashtags'].str.get_dummies(sep=',')
dummies_hashtags.columns = dummies_hashtags.columns.map(lambda c: 'hashtag_' + c)

# get rid of dummy columns with usage below 10
usage = dummies_hashtags.sum(0)
high_usage = dummies_hashtags[np.where(usage >= 10)[0]]
low_usage = dummies_hashtags[np.where(usage < 10)[0]]
dummies_hashtags = high_usage
dummies_hashtags['other_hashtags'] = low_usage.sum(1)

请注意，我还添加了一个列，表示出现次数较少的类别数。你知道吗

这种方法有效，但速度很慢。关于如何改进它，我的想法是首先获取所有唯一的类别及其计数，然后删除计数较低的类别，然后生成虚拟列。你知道吗

我想问你：这种方法真的能改善什么吗？如何实施？（np.unique和return_counts=True在脑海中浮现）。还有，有没有更好的方法来解决这个问题？你知道吗

（注意：数据集已经是SparseDataFrame）。你知道吗

Answer 1

使用numpy和布尔切片可以加快速度。。让我知道这是否适合你。你知道吗

duh = df.hashtags.str.get_dummies(',')
v = duh.values
m = v.sum(0) > 1  # filter out occurrences of 1.  change for your needs
d2 = pd.DataFrame(v[:, m], duh.index, duh.columns[m])

df.join(d2)

  user hashtags  a  c
0   u1      a,b  1  0
1   u2      a,c  1  1
2   u3        c  0  1