熊貓：基於索引

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多行合併成一排，我有以下數據框：熊貓：基於索引

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'Q10: HEDGE FUND':['NO', 'YES', 'NO'], 
        'Q10: PRIVATE EQUITY FUND': ['NO', 'YES', 'YES'], 
        'Q10: REAL ESTATE FUND': ['YES', 'NO', 'NO']}).T 

          0 1 2 
Q10: HEDGE FUND   NO YES NO 
Q10: PRIVATE EQUITY FUND NO YES YES 
Q10: REAL ESTATE FUND  YES NO NO

我想要什麼：

    0 1     2 
Q10 REAL ESTATE FUND N/A PRIVATE EQUITY FUND

也就是說，我想利用這三個Q10行並將它們合併爲1，列出基金的類型。

每列對應一種基金。第0列是房地產基金（請注意，Q10：房地產基金行有）。第2欄是私募股權基金（注意Q10：PRIVATE EQUITY行中有YES）。然而，列1的列表有兩個YESes，這是數據框中的錯誤。我需要將其更改爲N/A。

我試過了：對於每一列我都可以找到每列中'是'的位置，但是我不知道如何處理第1列（它有兩個，所以應該改爲N/A）我覺得有這樣做的更加無縫的方式：

df[0].tolist().index('YES') 
2

來源

2017-08-09 measure_theory

這我不清楚你的列意味着什麼你想要的輸出是 –

我增加了一些更多的解釋，希望這有助於。每一列都是不同的「基金」，這些行告訴它是哪種類型的基金（除了第1列，這是數據框中的錯誤）。我想從3 YES/NO行更改爲1行，列出基金的類型 –

因此，如果列中有多個YES，他們都需要更改爲NO基本上？然後看看哪些列是肯定的？ –

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'Q10: HEDGE FUND':['NO', 'YES', 'NO'], 
       'Q10: PRIVATE EQUITY FUND': ['NO', 'YES', 'YES'], 
       'Q10: REAL ESTATE FUND': ['YES', 'NO', 'NO']}).T 

df2 = pd.DataFrame(index = ["Q10"], columns = [0,1,2]) 

df = df.transpose() 
Row = [] 
for col in df.columns: 
    if df[col].value_counts()["YES"]==1: 
     Row.append(col[5:]) 
    else: 
     Row.append("N/A") 

df2.loc["Q10"] = Row

來源

2017-08-09 13:27:03

熊貓：基於索引

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