Question

我想计算每行有多少列的值大于零。因此，如果三列中的两列具有必需的值，则得分为2。

我可以使用for循环来构建它，但是它似乎很慢，因此我正在寻找更快的替代方法。我该怎么办？


df = pd.DataFrame({'intro': [1, 2, 3], 'quote': [0, 1, 0],'sample': [0, 1, 4]}, 
                  columns=['intro', 'quote','sample'])

df['score']=0
cols=['intro', 'quote', 'sample']
for i in range(len(df)):
    print(i)
    for col in cols:
        if df.iloc[i][col] >= 1:
            df['score'][i]= df['score'][i]+1

df_expected = pd.DataFrame({'intro': [1, 2, 3], 'quote': [0, 1, 0],'sample': [0, 1, 4],'score': [1, 3, 2]}, 
                  columns=['intro', 'quote','sample','score'])
df_expected

Answer 1

这可以解决问题：

df['score']=(df>0).sum(axis=1)

Answer 2

您可以像这样创建值大于0的True / False框架：

df > 0

您不能使用

在每一列中设置True值。

(df > 0).sum(axis)

并创建一个像这样的列：

df['score'] = (df > 0).sum(axis=1)

如何在有条件的情况下提高循环速度？

2 个答案: