熊猫是多列的条件答案

【问题标题】：Pandas is condition on multiple columns熊猫是多列的条件
【发布时间】：2019-08-14 18:39:35
【问题描述】：

我有一个数据框

col1    col2    col3    col4
A         F      F      F
B         F      A      B
C         B      A      C
D         S      A      F

我想说如果这些列中的任何一个中的 A 和 F 然后创建一个新列并输入“找到”

col1    col2    col3    col4   output
A         F      F      F        Found
B         F      A      B        Found
C         B      A      C           0
D         S      A      F        Found

【问题讨论】：

使用布尔值。类似df.eq('A').any(1) & df.eq('F').any(1)。
使用df['output']=np.where(df.eq('A').any(1) & df.eq('F').any(1),'Found',0)
@jpp 很长时间了。 :)

标签： pandas if-statement contains

【解决方案1】：

使用：

df['output']=np.where(df.eq('A').any(1) & df.eq('F').any(1),'Found',0)

另一种方法：

df['output']=(df.eq('A').any(1) & df.eq('F').any(1)).map({True:'Found',False:0})

输出：

  col1 col2 col3 col4 output
0    A    F    F    F  Found
1    B    F    A    B  Found
2    C    B    A    C      0
3    D    S    A    F  Found

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：

df.loc[df.apply(lambda x: ((x=='F').any() & (x=='A').any()).any(),axis=1), 'output'] = 'Found'

df.fillna(0)

【讨论】：

我认为你需要使用 '&' 而不是 '|'在这里获取输出。
是的，你是对的 Loochie，谢谢你指出来.. :-)

【解决方案3】：

你可以使用 pd.DataFrame.where():

df.where(lambda x: (x=='A') | (x=='F')).dropna(thresh=1)

【讨论】：