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在Pandas DF中将最大值按行替换为1 (else =0

在Pandas中,可以使用apply()方法结合lambda函数将DataFrame中的最大值按行替换为1,其他值替换为0。

以下是完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, 6, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12]})

# 将最大值按行替换为1,其他值替换为0
df = df.apply(lambda x: pd.Series([1 if val == x.max() else 0 for val in x]), axis=1)

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
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   A  B  C
0  0  0  1
1  0  0  1
2  0  0  1
3  0  0  1

在这个示例中,我们创建了一个包含3列的DataFrame。然后使用apply()方法和lambda函数,对每一行的值进行遍历。对于每个值,如果它等于该行的最大值,则替换为1;否则替换为0。最后得到替换后的DataFrame。

这种方法可以在处理DataFrame时非常有用,特别是在需要对每行进行条件替换的情况下。

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