python-3.x - Pandas 通过正则表达式选择列并通过 if 更改其值，否则

Question

我有这样的熊猫数据框：

   a      b1         b2         b3       b4       c1      c2       c3         c4
   a1     0.10       0.0        0.21     0.0      0.03    0.10     0.04      0.0

如何将其更改为以下内容：

   a      b1         b2         b3       b4       c1      c2       c3         c4
   a1     1          0           1       0        1       0        1          0

所以，我想选择b*和c*列并将任何非零值更改为 1，将任何零值更改为 0。因此，首先通过正则表达式选择列，然后在那里应用 if-else 规则。还值得注意的是，所有b*,c*列都是字符串 (obj) 类型。

我怎样才能做到这一点？

标签： python-3.xregexpandas

Answer 1

正则表达式不是必需的，请str.startswith改用：

filter_col = [col for col in df if col.startswith('b') or col.startswith('c')]
df[filter_col] = (df[filter_col] > 0).astype(int)
print(df)

印刷：

    a  b1  b2  b3  b4  c1  c2  c3  c4
0  a1   1   0   1   0   1   1   1   0

---

编辑：如果你的“数字”最初是字符串，你可以这样做：

filter_col = [col for col in df if col.startswith('b') or col.startswith('c')]
df[filter_col] = (df[filter_col].astype(float) > 0).astype(int)
# if you want keep them as strings after computation:
# df[filter_col] = (df[filter_col].astype(float) > 0).astype(int).astype(str)
print(df)