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我如何創(chuàng)建一個(gè)列,使其值是該行中第一次出現(xiàn)在它們自己的列中的 1 的數(shù)量?

我如何創(chuàng)建一個(gè)列,使其值是該行中第一次出現(xiàn)在它們自己的列中的 1 的數(shù)量?

婷婷同學(xué)_ 2022-12-14 21:15:11
我如何使用熊貓進(jìn)行此操作?初始 Df:    A B C D0   0 1 0 01   0 1 0 02   0 0 1 13   0 1 0 14   1 1 0 05   1 1 1 0最終 Df:    A B C D Param0   0 1 0 0     11   0 1 0 0     02   0 0 1 1     23   0 1 0 1     04   1 1 0 0     15   1 1 1 0     0基本上 Param 是該行中第一次出現(xiàn)在其自己的列中的 1 的編號(hào)。示例:B 列中的索引 0 : 1 是第一次出現(xiàn),因此 Param1 = 1索引 1 :沒有一個(gè) 1 是第一次出現(xiàn)在它自己的列中,因此 Param1 = 0索引 2 : C 列中的 1 和 D 首次出現(xiàn)在它們的列中,因此 Paramm1 = 2索引 3:沒有一個(gè) 1 是第一次出現(xiàn)在它自己的列中,因此 Param1 = 0索引 4:A 列中的 1 首次出現(xiàn)在該列中,因此 Paramm1 = 1索引 5:沒有一個(gè) 1 是第一次出現(xiàn)在它自己的列中,因此 Param1 = 0
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3 回答

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慕婉清6462132

TA貢獻(xiàn)1804條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊

我會(huì)做idxmax和value_counts


df['Param']=df.idxmax().value_counts().reindex(df.index,fill_value=0)

df

   A  B  C  D  Param

0  0  1  0  0      1

1  0  1  0  0      0

2  0  0  1  1      2

3  0  1  0  1      0

4  1  1  0  0      1

5  1  1  1  0      0


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反對(duì) 回復(fù) 2022-12-14
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茅侃侃

TA貢獻(xiàn)1842條經(jīng)驗(yàn) 獲得超22個(gè)贊

您可以檢查重復(fù)值,乘以df和求和:


df['Param'] = df.apply(lambda x: ~x.duplicated()).mul(df).sum(1)

輸出:


   A  B  C  D  Param

0  0  1  0  0      1

1  0  1  0  0      0

2  0  0  1  1      2

3  0  1  0  1      0

4  1  1  0  0      1

5  1  1  1  0      0


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反對(duì) 回復(fù) 2022-12-14
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月關(guān)寶盒

TA貢獻(xiàn)1772條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊

假設(shè)這些是整數(shù),您可以使用 cumsum() 兩次來(lái)隔離第一次出現(xiàn)的 1。


df2 = (df.cumsum() > 0).cumsum() == 1

df['Param'] = df2.sum(axis = 1)

print(df)

如果 df 元素是字符串,您應(yīng)該首先將它們轉(zhuǎn)換為整數(shù)。


df = df.astype(int)


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反對(duì) 回復(fù) 2022-12-14
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