Question

我有一个带有二进制标志值的列，如果有错误，我试图清理它。如果某个特定组同时拥有0和1，则会出错。我的规则是此列只能包含组中的0或1或1。我试图提出一个np.where（）子句，以便我测试具有一个重复值的列的组，并且该组中该列的第一个值是＆＃ 39; t 1.如果该组的第一个值不是1，并且存在混合值，则将该值全部翻转为0。

这是我尝试的内容：

df['Flag'] = np.where((df.groupby('CombBitSeq')['Flag'].transform('std') != 0) & (df.groupby('CombBitSeq')['Flag'].nth(0) != 1), 0, df['Flag'])

我得到的错误就是这个，而且我不确定这两个组合条件的长度是如何关闭1的：

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (336661,) () (336660,)

Answer 1

如果您想获得每个组的第一个项目并在整个数据框中进行翻译，请使用groupby + transform + head，而不是nth：

df.groupby('CombBitSeq')['Flag'].transform('head', 1)

你的病情现在变成：

g = df.groupby('CombBitSeq')['Flag']    # let's compute this only once
df['Flag'] = np.where(
     g.transform('std').ne(0) & g.transform('head', 1).ne(1), 0, df['Flag']
)

Pandas错误结合Where子句中的条件

1 个答案: