मेरा डीएफ:
No A B C D
1 1 1 0 1
2 1 1 1 0
3 1 0 1 1
4 1 1 1 1
मैं ए या बी या सी या डी करना चाहता हूं और परिणाम को कॉलम में लिखना चाहता हूं।
No A B C D Result
1 1 1 0 1 1
2 1 1 1 0 1
3 1 0 1 1 1
4 1 1 1 1 1
...
तो विचार यह है कि परिणाम '1' है, भले ही ए, बी, सी या डी में एक '1' मौजूद हो।
4 जवाब
#if No is column
df['Result'] = df.iloc[:, 1:].any(axis=1).astype(int)
#if No is index
#df['Result'] = df.any(axis=1).astype(int)
अगर कुछ और कॉलम:
df['Result'] = df[['A','B','C','D']].any(axis=1).astype(int)
या:
df['Result'] = df[['A','B','C','D']].max(axis=1)
print (df)
No A B C D Result
0 1 1 1 0 1 1
1 2 1 1 1 0 1
2 3 1 0 1 1 1
3 4 1 1 1 1 1
उपयोग करने का प्रयास करें:
df['Result'] = df.drop('No', axis=1).max(1)
print(df)
आउटपुट:
No A B C D Result
0 1 1 1 0 1 1
1 2 1 1 1 0 1
2 3 1 0 1 1 1
3 4 1 1 1 1 1
अजीब तरह से, किसी ने भी साधारण | ऑपरेटर के उपयोग का उल्लेख नहीं किया।
आपके प्रश्न का उत्तर
df['Result'] = df['A'] | df['B'] | df['C'] | df['D']
इसी तरह, अगर आप AND जैसे अन्य ऑपरेशन करना चाहते हैं
df['Result'] = df['A'] & df['B'] & df['C'] & df['D']
मजेदार तरीकों की सूची में जोड़ने के लिए:
df_a['Result'] = df_a.eval('A + B + C').astype(bool)
फायदा यह है कि eval मेमोरी में इंटरमीडिएट टेबल नहीं बनाता है। यदि आपको बूल के बजाय स्पष्ट int की आवश्यकता है, तो आप निश्चित रूप से इसे कास्ट कर सकते हैं:
df_a['Result'] = df_a.eval('A + B + C').astype(bool).astype(int)
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