def sa_to_ma(data):
    '单选题数据转换成多选题数据\n    data是单选题数据, 要求非有效列别为nan\n    可以使用内置函数pd.get_dummies()代替\n    '
    if isinstance(data, pd.core.frame.DataFrame):
        data = data[data.columns[0]]
    categorys = data[data.notnull()].unique()
    try:
        categorys = sorted(categorys)
    except:
        pass
    data_ma = pd.DataFrame(index=data.index, columns=categorys)
    for c in categorys:
        data_ma[c] = data.map((lambda x: int((x == c))))
    data_ma.loc[data.isnull(), :] = np.nan
    return data_ma
单选题数据转换成多选题数据
data是单选题数据, 要求非有效列别为nan
可以使用内置函数pd.get_dummies()代替
def sa_to_ma(data):
    '单选题数据转换成多选题数据\n    data是单选题数据, 要求非有效列别为nan\n    可以使用内置函数pd.get_dummies()代替\n    '
    if isinstance(data, pd.core.frame.DataFrame):
        data = data[data.columns[0]]
    categorys = data[data.notnull()].unique()
    try:
        categorys = sorted(categorys)
    except:
        pass
    data_ma = pd.DataFrame(index=data.index, columns=categorys)
    for c in categorys:
        data_ma[c] = data.map((lambda x: int((x == c))))
    data_ma.loc[data.isnull(), :] = np.nan
    return data_ma