用 1s 填充数据框（全为零）的最简单方法是什么答案

【问题标题】：What's the easiest way to populate a dataframe (which has all zeros) with values of 1s用 1s 填充数据框（全为零）的最简单方法是什么
【发布时间】：2020-02-11 14:05:56
【问题描述】：

假设我从一个全为零的数据帧开始。用 1 填充某些行和列有什么比下面的方法更好的方法？

import numpy as np
import pandas as pd

X = np.zeros((14,11))
df = pd.DataFrame(X, columns=['A','Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun','Yes','No','D'])
df.loc[0,'Mon'] = 1
df.loc[0,'Yes'] = 1
df.loc[1,'Mon'] = 1
df.loc[1,'No'] = 1

df.loc[2,'Tue'] = 1
df.loc[2,'Yes'] = 1
df.loc[3,'Tue'] = 1
df.loc[3,'No'] = 1

df.loc[4,'Wed'] = 1
df.loc[4,'Yes'] = 1
df.loc[5,'Wed'] = 1
df.loc[5,'No'] = 1

df.loc[6,'Thu'] = 1
df.loc[6,'Yes'] = 1
df.loc[7,'Thu'] = 1
df.loc[7,'No'] = 1

df.loc[8,'Fri'] = 1
df.loc[8,'Yes'] = 1
df.loc[9,'Fri'] = 1
df.loc[9,'No'] = 1

df.loc[10,'Sat'] = 1
df.loc[10,'Yes'] = 1
df.loc[11,'Sat'] = 1
df.loc[11,'No'] = 1

df.loc[12,'Sun'] = 1
df.loc[12,'Yes'] = 1
df.loc[13,'Sun'] = 1
df.loc[13,'No'] = 1

输出数据框：

【问题讨论】：

您能解释一下您想将多少个元素更改为 1 吗？它们是 1 的随机值吗？甚至更容易，您可以将整列设为 1 吗？如果你解释我可以帮助的模式:)
请澄清您的问题。
抱歉，我通过将 B 列替换为天数并将 C 列替换为 Yes 和 No，使数据框更加清晰。这些列是指标/虚拟变量。因此，对于每一天，我需要一行表示是，另一行表示否。有没有更好的方法来做这件事，而不是一大堆代码？

标签： python arrays dataframe

【解决方案1】：

尝试以下变体：df[['B1','B2']] = df[['B1','B2']] .replace(0, 1)

【讨论】：

感谢您的意见！我想我已经把它缩小到第一行的df.loc[0,['Mon','Yes']] = 1，第二行的df.loc[1,['Mon','No']] = 1等等......