Python 大熊猫的交叉添加

如何在我的pandas数据框中应用交叉加法（OR），如下所示

输入：

   A  B  C  D
0  0  1  0  1

输出：

   A  B  C  D
0  0  1  0  1
1  1  1  1  1
2  0  1  0  1
3  1  1  1  1

到目前为止，我可以用这个

cols=df.columns
n=len(cols)
df1=pd.concat([df]*n,ignore_index=True).eq(1)
df2= pd.concat([df.T]*n,axis=1,ignore_index=True).eq(1)
df2.columns=cols
df2=df2.reset_index(drop=True)
print (df1|df2).astype(int)

---

我认为有更简单的方法来处理这种情况。

您可以使用

numpy

|

操作进行广播：

data = df.values
df = pd.DataFrame((data.T | data), columns=df.columns)

或用作：

---

---

您可以使用

numpy

|

操作进行以下广播：

data = df.values
df = pd.DataFrame((data.T | data), columns=df.columns)

或用作：

---

Numpy解决方案：

首先使用

iloc

将第一行提取到

1d

数组，然后通过

a[：，None]

将形状更改为

Mx1

：

a = df.iloc[0].values
df = pd.DataFrame(a | a[:, None], columns=df.columns)
print (df)
   A  B  C  D
0  0  1  0  1
1  1  1  1  1
2  0  1  0  1
3  1  1  1  1

Numpy解决方案：

首先使用

iloc

将第一行提取到

1d

数组，然后通过

a[：，None]

将形状更改为

Mx1

：

a = df.iloc[0].values
df = pd.DataFrame(a | a[:, None], columns=df.columns)
print (df)
   A  B  C  D
0  0  1  0  1
1  1  1  1  1
2  0  1  0  1
3  1  1  1  1