我有一个如下所示的大型数据集:
+---+--------------------------------------+---------------------------------------+--------------------------+
| | dc(uid): interaction_single_message_ | dc(uid): interaction_single_message_1 | dc(uid): interaction_yes |
+---+--------------------------------------+---------------------------------------+--------------------------+
| 0 | 0 | 0 | 89884 |
| 1 | 0 | 29 | 0 |
| 2 | 0 | 239 | 239 |
| 3 | 324 | 0 | 0 |
| 4 | 12021 | 0 | 12021 |
+---+--------------------------------------+---------------------------------------+--------------------------+
如何逐行选择遇到的第一个数字并将其添加到同一索引处的新列中。如果连续有多个数字，它们将始终相同，这就是我要求第一个遇到的数字的原因。
理想的输出是这样的:
+---+-------+
| | nums |
+---+-------+
| 0 | 89884 |
| 1 | 29 |
| 2 | 239 |
| 3 | 324 |
| 4 | 12021 |
+---+-------+
我会使用 groupby.unique() 来执行此操作吗？
最佳答案
在您的示例 df 中，只要所有当前值都相同，那么以下内容就可以工作，我们使用 bool 条件来屏蔽 0 值，然后调用 mean并传递参数axis=1来计算逐行平均值:
In [24]:
df[df>0].mean(axis=1)
Out[24]:
0 89884
1 29
2 239
3 324
4 12021
dtype: float64
关于python - 如何扫描 pandas 行中的第一个非零值并使用数字创建新列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29660422/