在pandas中跨列替换重复值

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在pandas中跨列替换重复值

python

我有这样一个简单的数据框：

df = [    {'col1' : 'A', 'col2': 'B', 'col3':   'C', 'col4':'0'},
          {'col1' : 'M', 'col2':   '0', 'col3': 'M', 'col4':'0'},
          {'col1' : 'B', 'col2':  'B', 'col3':  '0', 'col4':'B'},
          {'col1' : 'X', 'col2':  '0', 'col3':  'Y', 'col4':'0'}
          ]
df = pd.DataFrame(df)
df = df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4']]
df

看起来像这样：

| col1 | col2 | col3 | col4 |
|------|------|------|------|
| A    | B    | C    | 0    |
| M    | 0    | M    | 0    |
| B    | B    | 0    | B    |
| X    | 0    | Y    | 0    |

我只想在行之间用字符“ 0”替换重复的字符。归结为保留我们遇到的第一个重复值，如下所示：

| col1 | col2 | col3 | col4 |
|------|------|------|------|
| A    | B    | C    | 0    |
| M    | 0    | 0    | 0    |
| B    | 0    | 0    | 0    |
| X    | 0    | Y    | 0    |

这看起来很简单，但是我被卡住了。任何朝着正确方向前进的人都会受到感激。

阅读 222

2020-12-20

共1个答案

小编典典

您可以使用该duplicated方法返回一个布尔索引器，该索引器确定元素是否重复：

In [214]: pd.Series(['M', '0', 'M', '0']).duplicated()
Out[214]:
0    False
1    False
2     True
3     True
dtype: bool

然后，您可以通过在数据框的各行之间映射此掩码并使用where其进行替换来创建掩码：

is_duplicate = df.apply(pd.Series.duplicated, axis=1)
df.where(~is_duplicate, 0)

  col1 col2 col3 col4
0    A    B    C    0
1    M    0    0    0
2    B    0    0    0
3    X    0    Y    0

2020-12-20