我有一个简单的数据帧:
df = [ {'col1' : 'A', 'col2': 'B', 'col3': 'C', 'col4':'0'},
{'col1' : 'M', 'col2': '0', 'col3': 'M', 'col4':'0'},
{'col1' : 'B', 'col2': 'B', 'col3': '0', 'col4':'B'},
{'col1' : 'X', 'col2': '0', 'col3': 'Y', 'col4':'0'}
]
df = pd.DataFrame(df)
df = df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4']]
df
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看起来像这样:
| col1 | col2 | col3 | col4 |
|------|------|------|------|
| A | B | C | 0 |
| M | 0 | M | 0 |
| B | B | 0 | B |
| X | 0 | Y | 0 |
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我只是想在行之间用字符'0'替换重复的字符.它归结为保持我们遇到的第一个重复值,如下所示:
| col1 | col2 | col3 | col4 |
|------|------|------|------|
| A | B | C | 0 |
| M | 0 | 0 | 0 |
| B | 0 | 0 | 0 |
| X | 0 | Y | 0 |
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这看起来很简单,但我被卡住了.任何朝着正确方向的推动都会非常感激.
max*_*moo 12
您可以使用该duplicated方法返回元素是否重复的布尔索引器:
In [214]: pd.Series(['M', '0', 'M', '0']).duplicated()
Out[214]:
0 False
1 False
2 True
3 True
dtype: bool
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然后,您可以通过将数据映射到数据帧的各行来创建掩码,并使用它where来执行替换:
is_duplicate = df.apply(pd.Series.duplicated, axis=1)
df.where(~is_duplicate, 0)
col1 col2 col3 col4
0 A B C 0
1 M 0 0 0
2 B 0 0 0
3 X 0 Y 0
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