迭代使用python中的zip函数,在几列上,给出错误

时间:2015-10-20 21:01:31

标签: python pandas dataframe

我有一个像这样的pandas数据框:

    dx1      dx2    dx3    dx4    dx5       dx6     dx7
0   25041   40391   5856    0     V4511    V5867    30000
1   25041   40391   25081   5856  5363     3572     0
2   25041   40391   42822   0     5856     0        0
3   25061   40391   0       0     0        0        0
4   25041   40391   0       5856  25081    V4511    25051

我想为像5856这样的单元格值创建额外的列。因此,如果在任何dxs列中的特定行中出现5856,则会有一个值为0或0的列5856。我正在使用此代码。它不会给出任何错误,但会发出警告,并且不会以正确的方式填充新列。

X11['5856'] = np.NAN
i = 0

for value in zip(X11.loc[:,'dx1':'dx59']):
    if value == 5856:
        X11['5856'][i] = 1
    else:
        X11['5856'][i] = 0
    i+1

我得到的变化就是:

C:\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel\__main__.py:8: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

我得到5856列,其值为:0,NaN,NaN .....

这是预期的结果:实际上我想为不同的单元格值创建多个列,如25041,5365等。

    dx1      dx2    dx3    dx4    dx5       dx6     dx7    5856
0   25041   40391   5856    0     V4511    V5867    30000   1
1   25041   40391   25081   5856  5363     3572     0       1
2   25041   40391   42822   0     5856     0        0       1
3   25061   40391   0       0     0        0        0       0
4   25041   40391   0       5856  25081    V4511    25051   1

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

要在数据框中查找特定值,我会使用.isin方法,如下所示:

# Add a column
df['5856'] = df.isin([5856]).any(1)

这将返回一个布尔序列,检查每行中是否存在所需的值。然后,您只需将相对TrueFalse值替换为1和0。

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