Python：用if语句替换Dataframe中的单元格值

我有一个矩阵，看起来像这样：

    com 0 1 2 3 4 5
AAA  0  5 0 4 2 1 4
ABC  0  9 8 9 1 0 3
ADE  1  4 3 5 1 0 1
BCD  1  6 7 8 3 4 1
BCF  2  3 4 2 1 3 0 ...

其中

AAA，ABC

。。。是数据帧索引。数据帧列是

com 01 3 4 5 6

当

com

的行值等于列“number”时，我想将数据帧中的单元格值设置为0。例如，上面的矩阵如下所示：

    com 0 1 2 3 4 5
AAA  0  0 0 4 2 1 4
ABC  0  0 8 9 1 0 3
ADE  1  4 0 5 1 0 1
BCD  1  6 0 8 3 4 1
BCF  2  3 4 0 1 3 0 ...

---

我尝试迭代行，并同时使用

.loc

和

.ix

，但没有成功。

我认为这应该有效

for line in range(len(matrix)):
    matrix[matrix[line][0]+1]=0

注意 根据矩阵设置，您可能不需要+1

基本上，它取矩阵中每行的第一位数字，并将其用作值的索引，以更改为0

i、 e.如果争吵是

    c 0 1 2 3 4 5
AAA 4 3 2 3 9 5 9, 

它会将数字4下面的5更改为0

    c 0 1 2 3 4 5
AAA 4 3 2 3 9 0 9

---

只需要一些

numpy

技巧

In [22]:

print df
   0  1  2  3  4  5
0  5  0  4  2  1  4
0  9  8  9  1  0  3
1  4  3  5  1  0  1
1  6  7  8  3  4  1
2  3  4  2  1  3  0

[5 rows x 6 columns]
In [23]:
#making a masking matrix, 0 where column and index values equal, 1 elsewhere, kind of the vectorized way of doing if TURE 0, else 1
print df*np.where(df.columns.values==df.index.values[..., np.newaxis], 0,1)
   0  1  2  3  4  5
0  0  0  4  2  1  4
0  0  8  9  1  0  3
1  4  0  5  1  0  1
1  6  0  8  3  4  1
2  3  4  0  1  3  0

[5 rows x 6 columns]

---

伟大的那很好。但是我不得不做一个小的改变：

print df*np.where（df.columns.values==df.com.values[…，np.newaxis]，0,1）