Как создать несколько столбцов из значений одного и того же столбца?

Question

У меня есть DataFrame, и я хочу создать новые столбцы на основе значений o того же столбца, и в каждом столбце я хочу, чтобы значения были суммой повторений Тарелка со временем.

Итак, у меня есть этот фрейм данных:

   Val_Tra.Head():

                             Plate                          EURO    
   Timestamp                            
   2013-11-01 00:00:00               NaN                    NaN
   2013-11-01 01:00:00  dcc2f657e897ffef752003469c688381    0.0 
   2013-11-01 02:00:00  a5ac0c2f48ea80707621e530780139ad    6.0 

Итак, у меня есть столбец ЕВРО , который выглядит какЭто:

   Veh_Tra.EURO.value_counts():

   5    1590144
   6     745865
   4     625512
   0     440834
   3     243800
   2      40664
   7      14207
   1       4301 

И это мой желаемый результат:

                                       Plate               EURO_1    EURO_2    EURO_3    EURO_4    EURO_5    EURO_6   EURO_7    
   Timestamp                            
   2013-11-01 00:00:00               NaN                    NaN      NaN        NaN       NaN        NaN        NaN     NaN
   2013-11-01 01:00:00  dcc2f657e897ffef752003469c688381    1.0      NaN        NaN        NaN       NaN        NaN     NaN 
   2013-11-01 02:00:00  a5ac0c2f48ea80707621e530780139ad    NaN      NaN        1.0        NaN       NaN        NaN     NaN

Итак, что я хочу, так это сумма, в которой каждый раз, когда тарелка Значение повторяется для определенного типа Евро в течение определенного времени.

Любые предложения будут оценены по достоинству, Спасибо.

Answer 1

Это больше похоже на get_dummies проблему

s=df.dropna().EURO.astype(int).astype(str).str.get_dummies().add_prefix('EURO')
df=pd.concat([df,s],axis=1,sort=True)
df
Out[259]: 
                                               Plate  EURO  EURO0  EURO6
2013-11-0100:00:00                               NaN   NaN    NaN    NaN
2013-11-0101:00:00  dcc2f657e897ffef752003469c688381   0.0    1.0    0.0
2013-11-0102:00:00  a5ac0c2f48ea80707621e530780139ad   6.0    0.0    1.0