遍历 Panda 数据帧以计算和调整单元格

Question

我有一个像这样的熊猫数据框：

        colLabelA   colLabelB   ... colLabelZ
rowLabelA   10      0           0
specialRow  0       10          0
rowLabelB   20      0           10
...
rowLabelZ   0       0           20

基本上我只知道名为 specialRow 的行。我需要的是找到一种遍历整个数据框并检查所有列是否为 0（零）的方法。

如果一列除 specialRow 外全为零，则该列的逐行单元格也需要设为零。否则移动到下一列并检查那个。

所以在上面的例子中，只有 colLabelB 除了 specialRow 之外全为零，所以需要像这样更新：

        colLabelA   colLabelB   ... colLabelZ
rowLabelA   10      0           0
specialRow  0       0           0
rowLabelB   20      0           10
...
rowLabelZ   0       0           20

有什么快捷的方法吗？

数据帧不是很大，但我也不希望它太慢。

Answer 1

对于每一列，排除特定索引，然后检查该列的所有其他值是否为零，如果是，则只需将 0 分配给此类列：

for col in df:
    if df[df.index!='specialRow'][col].eq(0).all():
        df[col] = 0

输出：

            colLabelA  colLabelB  colLabelZ
rowLabelA          10          0          0
specialRow          0          0          0
rowLabelB          20          0         10
rowLabelZ           0          0         20

事实上 df.index!='specialRow' 对所有列都保持不变，因此您可以将它分配给一个变量并用于每个列。

Answer 2

使用 drop 删除命名行，然后使用 eq(0).all() 检查 0。然后你可以更新 loc:

df.loc['specialRow', df.drop('specialRow').eq(0).all()] = 0

这也适用于多个特殊行：

specialRows = ['specialRow']
df.loc[specialRows, df.drop(specialRows).eq(0).all()] = 0

输出：

            colLabelA  colLabelB  colLabelZ
rowLabelA          10          0          0
specialRow          0          0          0
rowLabelB          20          0         10
rowLabelZ           0          0         20

Answer 3

删除包含 'specialRow' 的行，检查列的值是否全部为零。

if (df.drop(['specialRow'])['colLabelB'] == 0).all():
    df['B'] = 0

遍历 Panda 数据帧以计算和调整单元格

Iterating through a Panda dataframe to count and adjust a cell

python

iteration

dataframe

pandas

python-3.7