在其他列的特定条件下替换数据框中的项值

Question

我有这样一个数据框：

dx1      dx2    dx3     dx4     dxpoa1  dxpoa2  dxpoa3  dxpoa4
25041   40391                   Y       E       
25041   40391   25081           N       W       U       
25041   40391   42822   99681   1       N       Y       Y 

有两组列：dx和dxpoa。根据dxpoa中的某些值，我必须保留dx中的值或放弃它。对于dx中的每个值，该行中相应的dxpoa中都有一个值。例如：如果dxpoa=['Y'或'W'或'1'或'E']，则将dx值保留在相应行中，否则将其丢弃或用0填充。像第一行中的dxpoa1一样，是“Y”，因此dx1将保持原样。但第二行的dxpoa1是“N”，因此第二行的dx1的对应值将变为0。你知道吗

Answer 1

这里有一个矢量化的方法来看待它（使用@vmg的方便的起始帧）：

>>> N = len(df.columns)
>>> keep = df.iloc[:,-N//2:].isin(["Y", "W", "1", "E"]).values
>>> df.iloc[:,:N//2] = df.iloc[:,:N//2].where(keep, 0)
>>> df
     dx1    dx2    dx3    dx4 dxpoa1 dxpoa2 dxpoa3 dxpoa4
0  25041  40391      0      0      Y      E    NaN    NaN
1      0  40391      0      0      N      W      U    NaN
2  25041      0  42822  99681      1      N      Y      Y

---

它的作用是为最后的N//2列生成一个True和False的数组，如果值在列表中，则为True；如果值不在列表中，则为False（请注意，我假设1是字符串"1"，而不是整数1）：

>>> df.iloc[:,-N//2:]
  dxpoa1 dxpoa2 dxpoa3 dxpoa4
0      Y      E    NaN    NaN
1      N      W      U    NaN
2      1      N      Y      Y
>>> df.iloc[:,-N//2:].isin(["Y", "W", "1", "E"])
  dxpoa1 dxpoa2 dxpoa3 dxpoa4
0   True   True  False  False
1  False   True  False  False
2   True  False   True   True
>>> df.iloc[:,-N//2:].isin(["Y", "W", "1", "E"]).values
array([[ True,  True, False, False],
       [False,  True, False, False],
       [ True, False,  True,  True]], dtype=bool)

然后我们可以使用where来设置前N//2列的值，将值保留在keep为真的位置，否则将其替换为0。你知道吗