python - 使用条件从索引 1 开始替换数据框中的所有列

Question

我想根据第一列在第一列之后替换数据框中的列。假设我们有:

df = {'Z':  ['1', '0', '1', '1', '0'],
        'A': ['1', '1', '1', '0', '0'],
        'B': ['0', '0', '1', '0', '0'],
        'C': ['1', '0', '0', '0', '`1']}

df = pd.DataFrame (df, columns = ['Z','A','B','C'])

df

我想用 1 IF column = Z ELSE 0 替换列.
期望的结果如下:

df2 = {'Z':  ['1', '0', '1', '1', '0'],
        'A': ['1', '0', '1', '0', '1'],
        'B': ['0', '1', '1', '0', '1'],
        'C': ['1', '1', '0', '0', '`0']}

df2 = pd.DataFrame (df2, columns = ['Z','A','B','C'])

df2

问题是我有 60 列(A、B、C、D.....)，我希望能够同时完成它们。

Answer 1

使用 numpy broadcasting :

# Z column
z = df.iloc[:, 0].values

# rest of columns
rest = df.iloc[:, 1:].values

# do comparison and set values
df.iloc[:, 1:] = (z[:, None] == rest).astype(int)

print(df)

输出

   Z  A  B  C
0  1  1  0  1
1  0  0  1  1
2  1  1  1  0
3  1  0  0  0
4  0  1  1  0

如果您需要一个新的 DataFrame，请执行以下操作:

z = df.iloc[:, 0].values
rest = df.iloc[:, 1:].values

df2 = pd.DataFrame(data=(z[:, None] == rest).astype(int), columns=df.columns[1:], index=df['Z']).reset_index()
print(df2)

输出

   Z  A  B  C
0  1  1  0  1
1  0  0  1  1
2  1  1  1  0
3  1  0  0  0
4  0  1  1  0