python - 如何根据过滤条件有效地将列变为 0？

Question

如标题所述，如何根据列列表将列转换为0。我需要在列表中的前 3 列匹配到 1 后将任何列转换为 0。

例如

list1 =["a","c","d","e","b"]

df=

    a   b   c   d   e
0   1   1   0   1   1
1   0   0   0   1   1
2   0   0   0   0   0
3   1   1   1   0   0
4   0   0   0   0   0
5   1   1   1   1   1

我想要的是:

    a   b   c   d   e
0   1   0   0   1   1
1   0   0   0   1   1
2   0   0   0   0   0
3   1   1   1   0   0
4   0   0   0   0   0
5   1   0   1   1   0

目前，我正在循环遍历每一行和列表。随着这个数据框变得越来越大，它会花费越来越长的时间，所以我想看看是否有一种有效的方法来做到这一点。

我当前的代码是:

a=np.random.randint(2, size=(6, 5))
df=pd.DataFrame(a,columns=["a","b",'c','d',"e"])
filterlist=["a","c",'d','e','b']

%%timeit
counter=1
for eachindex in df.index:
    for item in filterlist:
        if  (df.iloc[eachindex][item])==1:
            counter=counter+1
            if counter>4:
                df.loc[eachindex,item]=0
    counter=1

时间是:

2.7 ms ± 60.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Answer 1

您可以使用 reindex 和 cumsum ，然后使用 mask 返回

df.mask(df.reindex(columns=filterlist).cumsum(1).gt(3),0)
Out[620]: 
   a  b  c  d  e
0  1  0  0  1  1
1  0  0  0  1  1
2  0  0  0  0  0
3  1  1  1  0  0
4  0  0  0  0  0
5  1  0  1  1  0