python - Pandas 检查列值是否等于另一列的名称，然后设置 0 或 1

Question

这是一个看似简单的问题，但我似乎无法弄清楚。
我有一个这样的数据框

如果 'animal' 中的值为 'cat'，我只希望 'cat' 列的值为 1，对于 'animal' 列的其他值也是如此。
这是示例数据集:

data = pd.DataFrame({'animal':['cat','cat', 'dog', 'fish'], 'cat':[0,0,0,0],'dog':[0,0,0,0],'fish':[0,0,0,0],'lion':[0,0,0,0]})

问题是我不能简单地将值二值化，因为即使 'lion' 不在我的列值中，它仍然作为二进制列存在。 (已经定义了二进制列)。
我从另一篇文章中找到了这个，但似乎无法弄清楚它是如何工作的。

df.fillna('').apply(lambda x : x.index==x.name).astype(int).replace(0,"")

我的实际数据集有大约 100 个二进制列可以循环。
任何帮助表示赞赏，谢谢!

Answer 1

我知道已经发布了一个答案，但这里有一种使用您建议的行的方法。

data.loc[:,data.columns != 'animal'].apply(lambda x : data["animal"]==x.name).astype(int)

首先，您首先调用所有未被称为“动物”的列，因为您不需要替换它们。然后 lambda 函数遍历每一列，检查名称相同的情况。最后，“astype(int)”确保在我们期望的条件为真的情况下，值显示为 1。
要获取带有动物名称的数据框，只需将其保存到变量中，如下所示:

data.loc[:,data.columns != 'animal'] = data.loc[:,data.columns != 'animal'].apply(lambda x : data["animal"]==x.name).astype(int)

Out:
      animal  cat  dog  fish
    0    cat    1    0     0
    1    cat    1    0     0
    2    dog    0    1     0
    3   fish    0    0     1