我有一個類似于以下內容的 Pandas DataFramedata=pd.DataFrame([['Juan',0,0,400,450,500],['Luis',100,100,100,100,100],[ 'Maria',0,20,50,300,500],[ 'Laura',0,0,0,100,900],['Lina',0,0,0,0,10]])data.columns=['Name','Date1','Date2','Date3','Date4','Date5'] Name Date1 Date2 Date3 Date4 Date50 Juan 0 0 400 450 5001 Luis 100 100 100 100 1002 Maria 0 20 50 300 5003 Laura 0 0 0 100 9004 Lina 0 0 0 0 10我想生成兩個單獨的數據框。第一個應該在前一個 DataFrame 的非零值的所有位置包含一個 1，即 Name Date1 Date2 Date3 Date4 Date50 Juan 0 0 1 1 11 Luis 1 1 1 1 12 Maria 0 1 1 1 13 Laura 0 0 0 1 14 Lina 0 0 0 0 1第二個應該在每行的第一個非零值中有一個 1。 Name Date1 Date2 Date3 Date4 Date50 Juan 0 0 1 0 01 Luis 1 0 0 0 02 Maria 0 1 0 0 03 Laura 0 0 0 1 04 Lina 0 0 0 0 1我檢查了其他帖子，發現我可以通過以下方式獲得第一個out=data.copy()out.iloc[:,1:6]=data.select_dtypes(include=['number']).where(data.select_dtypes(include=['number'])==0,1)有沒有更容易/更簡單的方法來實現我想要的第一個結果？和有誰知道如何實現第二個結果？（當然還有一個雙循環，它逐個比較數字，這是我寧愿避免的蠻力方法）
1 回答
守著一只汪
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首先，您只能選擇數字列并用in替換非0值，然后為第二個添加累積總和，比較第一個值和布爾掩碼轉換為整數：1DataFrame.maskaxis=11DataFrame.eqDataFrame.astype
df1, df2 = data.copy(), data.copy()
cols = df1.select_dtypes(include=np.number).columns
df1[cols] = df1[cols].mask(data[cols].ne(0), 1)
df2[cols] = df1[cols].cumsum(axis=1).eq(1).astype(int)
print(df1)
? ? Name? Date1? Date2? Date3? Date4? Date5
0? ?Juan? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 1? ? ? 1? ? ? 1
1? ?Luis? ? ? 1? ? ? 1? ? ? 1? ? ? 1? ? ? 1
2? Maria? ? ? 0? ? ? 1? ? ? 1? ? ? 1? ? ? 1
3? Laura? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 1? ? ? 1
4? ?Lina? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 1
print(df2)
? ? Name? Date1? Date2? Date3? Date4? Date5
0? ?Juan? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 1? ? ? 0? ? ? 0
1? ?Luis? ? ? 1? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 0
2? Maria? ? ? 0? ? ? 1? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 0
3? Laura? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 1? ? ? 0
4? ?Lina? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 1
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