Python 检查一列值是否等于另一列'；s名称，然后设置0或1

这是一个看似简单的问题，但我似乎无法理解

我有一个这样的数据帧

如果“animal”中的值是“cat”，我只希望“cat”列的值是1，对于“animal”列的其他值也是如此

以下是示例数据集：

data = pd.DataFrame({'animal':['cat','cat', 'dog', 'fish'], 'cat':[0,0,0,0],'dog':[0,0,0,0],'fish':[0,0,0,0],'lion':[0,0,0,0]})

问题是我不能简单地对值进行二值化，因为即使“lion”不在我的列值中，它仍然作为一个二进制列存在。（二进制列已定义）

我在另一篇文章中找到了这个，但似乎不知道它是如何工作的

df.fillna('').apply(lambda x : x.index==x.name).astype(int).replace(0,"")

我的实际数据集有大约100个二进制列要循环

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非常感谢您的帮助，谢谢

您可以使用

pd.get\u dummies（）

：

您还可以在列中循环，查看该值是否等于该列。返回

True

或

False

。然后，只需调用

.astype（int）

即可分别转换为1和0

data = pd.DataFrame({'animal':['cat','cat', 'dog', 'fish'], 'cat':[0,0,0,0],'dog':[0,0,0,0],'fish':[0,0,0,0]})  
for col in data.columns[1:]:
    data[col] = (data['animal'] == col).astype(int)
data
Out[218]: 
  animal  cat  dog  fish
0    cat    1    0     0
1    cat    1    0     0
2    dog    0    1     0
3   fish    0    0     1

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我知道答案已经贴出来了，但这里有一个使用你建议的行的方法

data.loc[:,data.columns != 'animal'].apply(lambda x : data["animal"]==x.name).astype(int)

首先，您首先调用所有不称为“animal”的列，因为您不需要替换它们。然后lambda函数遍历每一列，检查名称相同的情况。最后，“astype（int）”确保在所需条件为真的情况下，值显示为1

要获取带有动物名称的数据框，只需将其保存到变量中，如下所示：

data.loc[:,data.columns != 'animal'] = data.loc[:,data.columns != 'animal'].apply(lambda x : data["animal"]==x.name).astype(int)

Out:
      animal  cat  dog  fish
    0    cat    1    0     0
    1    cat    1    0     0
    2    dog    0    1     0
    3   fish    0    0     1

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@xii我忘了提到如果你想在

pd.get_dummies（）

示例中保留

animal

列，那么就做：

data[['animal']].join（pd.get_dummies（data['animal']）

data.loc[:,data.columns != 'animal'] = data.loc[:,data.columns != 'animal'].apply(lambda x : data["animal"]==x.name).astype(int)

Out:
      animal  cat  dog  fish
    0    cat    1    0     0
    1    cat    1    0     0
    2    dog    0    1     0
    3   fish    0    0     1