Question

我有一个数据框

    col0 col1   col2 col3 col4
0   1   3   6  6  0
1   0   2   8  7  3
2   0   0   4  3  4
3   4   2   2  0  4

逻辑是如果 col1 不为零，则返回 col1。如果 col 1 为零，则返回 col2（非零）。如果 col 2 为零，则返回 col3。我们不需要为 col4 做任何事情

我的代码如下所示，但它只返回 col1

def test(df):
        if df['col1'].iloc[0] > 0:
            return df['col1']
        elif df['col1'].iloc[0] == 0 & df['col2'].iloc[0] > 0:
            return df['col2']
        elif df['col2'].iloc[0]  == 0 & df['col3'].iloc[0]  > 0:
            return df['col3']
        else:
            return 0
test(new)

我尝试了 .any() 和 .all()，它也不起作用。另外，有没有办法让这段代码更高效？

Answer 1

@ALollz 想法的变体，因为 lookup 在 pandas 1.2.0 中已弃用：

indices = np.argmax(df.ne(0).values, axis=1)
print(df.values[np.arange(len(df)), indices])

输出

[1 2 4 4]

更新

要排除最后一列并返回 0，请改为执行此操作：

indices = np.argmax(df.ne(0).iloc[:, :-1].values, axis=1)
result = np.where(df.ne(0).iloc[:, :-1].any(1), df.values[np.arange(len(df)), indices], 0)
print(result)

返回熊猫 df

1 个答案: