我有一个类似于以下的 Pandas DataFrame
第二个矩阵的每行第一个非零值应该为1。
data=pd.DataFrame([['Juan',0,0,400,450,500],['Luis',100,100,100,100,100],[ 'Maria',0,20,50,300,500],[ 'Laura',0,0,0,100,900],['Lina',0,0,0,0,10]])
data.columns=['Name','Date1','Date2','Date3','Date4','Date5']
Name Date1 Date2 Date3 Date4 Date5
0 Juan 0 0 400 450 500
1 Luis 100 100 100 100 100
2 Maria 0 20 50 300 500
3 Laura 0 0 0 100 900
4 Lina 0 0 0 0 10
我希望生成两个独立的数据帧。第一个应包括前一个数据帧中所有非零值位置处的1,即:
Name Date1 Date2 Date3 Date4 Date5
0 Juan 0 0 1 1 1
1 Luis 1 1 1 1 1
2 Maria 0 1 1 1 1
3 Laura 0 0 0 1 1
4 Lina 0 0 0 0 1
第二个矩阵的每行第一个非零值应该为1。
Name Date1 Date2 Date3 Date4 Date5
0 Juan 0 0 1 0 0
1 Luis 1 0 0 0 0
2 Maria 0 1 0 0 0
3 Laura 0 0 0 1 0
4 Lina 0 0 0 0 1
我查看了其他帖子,发现我可以通过以下方式获取第一个
out=data.copy()
out.iloc[:,1:6]=data.select_dtypes(include=['number']).where(data.select_dtypes(include=['number'])==0,1)
有没有更简单的方法来实现我想要的第一个结果?
有人知道如何实现第二个结果吗?(当然,除了通过逐个数字进行比较的双重循环,这是我宁愿避免的暴力方法)