用单元格位置替换布尔数据框中的所有 True答案

【问题标题】：Replace all Trues in a boolean dataframe with cell position用单元格位置替换布尔数据框中的所有 True
【发布时间】：2020-11-27 02:47:29
【问题描述】：

我有一个布尔数据框，想用单元格的位置（作为元组）替换 True 单元格。示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [True, False, False],
                  'B': [False, True, True]})

我尝试了 here 中 df.mask(df, df.index) 的修改版本（例如，尝试 iloc），但没有成功。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

让我们尝试stack 将数据框重塑为系列，然后使用布尔索引和loc 来填充使用np.argwhere 获得的索引，最后使用unstack 重塑回数据框：

m = df.stack()
m.loc[m] = pd.Series(map(tuple, np.argwhere(df.to_numpy())), index=m[m].index)
out = m.unstack()

或者，您也可以尝试np.argwhere 获取索引并使用iat 的索引来设置True 单元格中的值及其相应的索引：

out = df.astype(object)
for r, c in np.argwhere(df.to_numpy()):
    out.iat[r, c] = (r, c)

结果：

print(out)

        A       B
0  (0, 0)   False
1   False  (1, 1)
2   False  (2, 1)

【讨论】：

【解决方案2】：

这样的？

import pandas

df = pandas.DataFrame([
    {"A": True, "B": False},
    {"A": False, "B": True},
    {"A": False, "B": True},
])

for column in df.columns:
    for index in df.loc[df[column] == True].index:
        df.iloc[index, df.columns.get_loc(column)] = str((index, df.columns.get_loc(column),))
print(df)

输出：

        A       B
0  (0, 0)   False
1   False  (1, 1)
2   False  (2, 1)

【讨论】：

我的错，修复了答案
这似乎有效。谢谢。我正在进一步测试它。用list(df) 替换["A", "B"] 怎么样？为了更通用。
你可以做 df.columns（不要做 list(DF)）