比较两个数据帧列并分配零和一

Question

我有一个数据框和一个列表，其中包括数据框中的部分列名称，如下所示： my_frame:           col1, col2, col3, ..., coln              2,    3,    4, ..., 2              5,    8,    5, ..., 1              6,    1,    8, ..., 9 my_list:             ['col1','col3','coln']现在，我想创建一个与原始数据帧（总列数）大小相同的数组，其中仅包含零和一。基本上，如果“my_list”中有类似的列名称，我希望数组包含 1，否则包含 0。我想要的输出应该是这样的：  my_array={[1,0,1,0,0,...,1]} 

Answer 1

这应该可以帮助你：

import pandas as pd

dictt = {'a':[1,2,3],

         'b':[4,5,6],

         'c':[7,8,9]}

df = pd.DataFrame(dictt)

my_list = ['a','h','g','c']

my_array = []

for column in df.columns:

    if column in my_list:

        my_array.append(1)

    else:

        my_array.append(0)

print(my_array)

输出：

[1, 0, 1]

如果你想使用my_arrayanumpy array而不是 a list，那么使用这个：

import pandas as pd

import numpy as np

dictt = {'a':[1,2,3],

         'b':[4,5,6],

         'c':[7,8,9]}

df = pd.DataFrame(dictt)

my_list = ['a','h','g','c']

my_array = np.empty(0,dtype = int)

for column in df.columns:

    if column in my_list:

        my_array = np.append(my_array,1)

    else:

        my_array = np.append(my_array,0)

print(my_array)

输出：

[1 0 1]

为了更容易理解，我在代码中使用了测试数据。您可以用您的实际数据替换测试数据（即用您的实际数据帧替换我的测试数据帧）。希望这有帮助！