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從多個(gè)變量的組合(是/否)中提取單個(gè)變量(是/否)

從多個(gè)變量的組合(是/否)中提取單個(gè)變量(是/否)

RISEBY 2023-12-26 15:52:47
假設(shè)我們有列+------+-----+-----+|  a+b | b+c | c+d |+------+-----+-----+| No   | yes | No  || Yes  | No  | No  || No   | No  | Yes |+------+-----+-----+如何從組合信息中獲取它的個(gè)體    +-----+-----+-----+-----+    |  a  |  b  |  c  |  d  |    +-----+-----+-----+-----+    | no  | yes | yes | no  |    | yes | yes | no  | no  |    | no  | no  | yes | yes |    +-----+-----+-----+-----+我有大量數(shù)據(jù),我不能繼續(xù)對每個(gè)數(shù)據(jù)使用“或”條件。
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1 回答

?
白衣非少年

TA貢獻(xiàn)1155條經(jīng)驗(yàn) 獲得超0個(gè)贊

您可以創(chuàng)建 2 個(gè)rename包含列的數(shù)據(jù)框,通過以下方式連接在一起concat,然后獲取每個(gè)重復(fù)列的最大值:


d = {'No':0, 'yes':1, 'Yes':1, 'no':0}

df1 = df.rename(columns = dict(zip(df.columns, df.columns.str.split('+').str[0])))

df2 = df.rename(columns = dict(zip(df.columns, df.columns.str.split('+').str[1])))


df = pd.concat([df1, df2],axis=1).replace(d).max(axis=1, level=0).replace({0:'no', 1:'yes'})

print (df)

? ? ?a? ? b? ? c? ? d

0? ?no? yes? yes? ?no

1? yes? yes? ?no? ?no

2? ?no? ?no? yes? yes


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反對 回復(fù) 2023-12-26
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