如何在同一类别类型的多列上运行get_dummies()函数?

stack 然后 get_dummies 和 groupby.max() :

out = (df
   .stack().str.get_dummies()
   .groupby(level=0).max()
 )

或者使用技巧获取具有相同名称和 groupby.max() 在…上 axis=1 :

out = (pd.get_dummies(df.rename(columns=lambda x: ''), prefix_sep='')
         .groupby(level=0, axis=1).max()
       )

输出:

   Itching  Rash
0        1     1
1        1     1

您可以使用 pandas.DataFrame.drop 删除列。根据文件:

pandas.DataFrame.drop

从行或列中删除指定的标签。

通过指定标签名称和相应的删除行或列 轴,或者通过直接指定索引或列名。当使用 多索引,可以通过指定 水平。

对于给定的示例,您可以尝试(您需要 适应 这种csv解析方法):

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {   
        'SymptomA': ['Itching', 'Rash'],
        'SymptomB': ['Rash', 'Itching']
    })
df_onehot = pd.get_dummies(df['SymptomA'])
df = df.drop('SymptomA', axis=1)
df = df.drop('SymptomB', axis=1)
df = df.join(df_onehot)
print(df)

# Output:

#    Itching   Rash
# 0     True  False
# 1    False   True