满足条件时使列行与另一列的匹配值相同

Question

我有一个如下所示的数据框

df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'A', 'B', 'C', 'D', 'D'],
                   'col2': [1,0,1,0,0,1]})

col1	col2
A	1
A	0
B	1
C	0
D	0
D	1

如果 col2 = 1 中有一行，我想使所有 col2 行 = 1 以获得相同的值 col1 值。我想要的table如下：

col1	col2
A	1
A	1
B	1
C	0
D	1
D	1

非常感谢任何帮助！

Answer 1

如果列中只有0和1，可以使用groupby transform:

df['col2'] = df.col2.groupby(df.col1).transform('max')

df
  col1  col2
0    A     1
1    A     1
2    B     1
3    C     0
4    D     1
5    D     1

通常，如果任何值为 1，您可以将 lambda 传递给 return 1:

df['col2'] = df.col2.groupby(df.col1).transform(lambda g: 1 if (g == 1).any() else g)

df    
  col1  col2
0    A     1
1    A     1
2    B     1
3    C     0
4    D     1
5    D     1

Answer 2

您可以分两步将其分块：

获取col2为1的行：

filters = df.loc[df.col2.eq(1), 'col1']

将新值分配给行，其中 col1 在 filters:

df.loc[df.col1.isin(filters), 'col2'] = 1

df
 
  col1  col2
0    A     1
1    A     1
2    B     1
3    C     0
4    D     1
5    D     1

满足条件时使列行与另一列的匹配值相同

Make column rows the same value with matching value of another column when condition is met

python

replace

matching

dataframe

pandas