Question

我有一个multiindex pandas数据框，已将其简化为以下内容：

idx = pd.IndexSlice
slice = data.loc[:, idx[1, ['Gx', 'Gy', 'Gz'], 'value']]

           1            
          Gx    Gy    Gz
       value value value
0        -26    37   -72
1        -28    37   -72
2        -27    37   -71
3        -28    37   -75
4        -27    38   -75
5        -29    40   -75
6        -30    39   -78
...

我需要获取另一列，如果Gx，Gy，Gz都等于0，否则等于1，则该列为0。

我希望将其向量化，因此我试图避免使用apply，尽管似乎无法以向量化的方式进行，因为两个序列不能在相等性上进行比较。

result = slice.loc[:, idx[i, 'Gx', 'value']] == slice.loc[:, idx[i, 'Gy', 'value']] == slice.loc[:, idx[i, 'Gz', 'value']] == 0

失败，因为ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

这似乎应该易于矢量化，但是我能找到的所有类似示例都使用apply()。

我知道np.where()可以和类似的东西一起使用，但是据我了解，这是不可能的。因为slice是多索引的，所以np.where（）无法使用它，因为我需要使用.loc而不是常规的括号切片。

Answer 1

nunique的提示

slice.nunique(1).ne(1).astype(int)
Out[846]: 
0    1
1    1
2    1
3    1
4    1
5    1
6    1
dtype: int32

已更新

slice.abs().sum(1).ne(0)

Answer 2

由于0为假，因此您可以使用any

slice_.any(1).astype(int)

Answer 3

使用pd.Dataframe.eq和.all

df.eq(df.iloc[:, 0], axis=0).all(1)

熊猫：新专栏；如果列A，B，C等于0，则列等于0。否则1

3 个答案: