pandas numpy 面罩过滤器未按预期工作

Question

我有一个 dataframe，您可以通过运行以下代码来获得它：

import numpy as np
import pandas as pd
from io import StringIO

df4s = """
   LowerAge    age    1       2      3      4 
0  2            3     o.234   o.234  o.234  o.234
1  3            4     o.234   o.234  o.234  o.234
2  4            2     o.234   o.234  o.234  o.234      
3  5            3     o.234   o.234  o.234  o.234         
"""
df4 = pd.read_csv(StringIO(df4s.strip()), sep='\s+')

df4

输出是：

  LowerAge  age   1       2       3       4
0   2       3     o.234   o.234   o.234   o.234
1   3       4     o.234   o.234   o.234   o.234
2   4       2     o.234   o.234   o.234   o.234
3   5       3     o.234   o.234   o.234   o.234

现在逻辑是这样的：对于每一行，如果LowerAge-1 < age，则df4[str(LowerAge-1)] =1，否则保持不变，例如：

在第一行，LowerAge-1 等于 1 并且小于 age，那么列 '1' 的值（因为 LowerAge-1 等于 1）将等于 1，

在第二行，LowerAge-1 等于 2 并且小于 age，那么列 '2' 的值将等于 1。

理想的 output 应该是：

  LowerAge  age   1      2       3       4
0   2       3     1      o.234   o.234   o.234
1   3       4     o.234  1       o.234   o.234
2   4       2     o.234  o.234   o.234   o.234
3   5       3     o.234  o.234   o.234   o.234

我的代码是：

index_age = df4['LowerAge']-1

mask=index_age < df4['age']

df4.loc[mask, index_age.astype(str)]=1

我的 output：

 LowerAge  age  1      2         3      4
0       2   3   1      1         1      1
1       3   4   1      1         1      1
2       4   2   o.234  o.234     o.234  o.234
3       5   3   o.234  o.234     o.234  o.234

如果我想坚持用口罩来做，我该怎么办，有朋友可以帮忙吗？

Answer 1

如果你的情况你可以做切片然后crosstab和update

s = (df.LowerAge-1)
s = s[s<df.age]
df.update(pd.crosstab(s.index,s.astype(str)).where(lambda x : x==1))
df
Out[454]: 
   LowerAge  age      1      2      3      4
0         2    3    1.0  o.234  o.234  o.234
1         3    4  o.234    1.0  o.234  o.234
2         4    2  o.234  o.234  o.234  o.234
3         5    3  o.234  o.234  o.234  o.234