Мне кажется, нужно преобразовать массив 2d
в list
s:
table = pd.DataFrame({"Teams":list('aaasdffds')})
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
one_hot_encoder = MultiLabelBinarizer()
table["Teams"] = one_hot_encoder.fit_transform(table["Teams"]).tolist()
print (table)
Teams
0 [1, 0, 0, 0]
1 [1, 0, 0, 0]
2 [1, 0, 0, 0]
3 [0, 0, 0, 1]
4 [0, 1, 0, 0]
5 [0, 0, 1, 0]
6 [0, 0, 1, 0]
7 [0, 1, 0, 0]
8 [0, 0, 0, 1]
Но хранить массивы или списки в один столбец не рекомендуется, потому что невозможно использовать векторизованные методы / функции, лучше создать DataFrame
:
table = pd.DataFrame(one_hot_encoder.fit_transform(table["Teams"]),
columns=one_hot_encoder.classes_)
print (table)
a d f s
0 1 0 0 0
1 1 0 0 0
2 1 0 0 0
3 0 0 0 1
4 0 1 0 0
5 0 0 1 0
6 0 0 1 0
7 0 1 0 0
8 0 0 0 1
Если вы используете синтаксис функции стрелки для объявления вашего метода, вам не нужно будет вызывать this.toggleNav = this.toggleNav.bind(this)
или использовать response-autobind
toggleNav = () => {
this.setState((prev, props) => {
return {
toggleMobileNav: !prev.toggleMobileNav
}
});
}
Вот сообщение Medium, которое охватывает все параметры: https://medium.com/komenco/react-autobinding-2261a1092849