python - pandas：根据条件按行替换值

Question

我有一个熊猫数据框，如下所示：

df2
   amount  1  2  3  4
0   5      1  1  1  1
1   7      0  1  1  1
2   9      0  0  0  1
3   8      0  0  1  0
4   2      0  0  0  1

我想要做的是将每一行上的 1 替换为该行中金额字段的值，并将零保留原样。输出应如下所示

   amount  1  2  3  4
0   5      5  5  5  5
1   7      0  7  7  7
2   9      0  0  0  9
3   8      0  0  8  0
4   2      0  0  0  2

我试过像这样逐行应用 lambda 函数，但我遇到了错误

df2.apply(lambda x: x.loc[i].replace(0, x['amount']) for i in len(x), axis=1)

任何帮助将非常感激。谢谢

标签： pythonpandas

Answer 1

让我们使用mask：

df2.mask(df2 == 1, df2['amount'], axis=0)

输出：

   amount  1  2  3  4
0       5  5  5  5  5
1       7  0  7  7  7
2       9  0  0  0  9
3       8  0  0  8  0
4       2  0  0  0  2