在python中為第一行找到零值的第一列

Question

我有一個具有學生ID及其各自階段分數的數據框。

我想找到學生輟學的階段，即哪個零分出現在哪個階段。 然后更新相應的stage flag =1。下面是示例數據：

StuID | Stage1 | Stage2 | Stage3 | Stage4  | S1Flag |S2Flag |S3Flag | S4Flag
Ak    | 80.1   |  23.3  |    0   |    0    |   0    |  0    |  1    | 0 
XF    |   0    |  0     |    0   |    0    |   1    |  0    |  0    | 0
WE    |  23    |  34    |    43  |    34   |   0    |  0    |  0    | 0

對於上述數據，對於StuID ='AK'，第一個零出現在階段3中，因此S3標志更改為1，對於StuID ='XF'，第一個零出現在階段1中，因此S1標志更新為1。 並且對其他行也執行o。

Answer 1

僅Stage一個filter Stage列，用0比較，獲取累積和，所以如果用1比較，則獲取前0掩碼：

m = df.filter(like='Stage').eq(0).cumsum(axis=1).eq(1)
print (m)
   Stage1  Stage2  Stage3  Stage4
0   False   False    True   False
1    True   False   False   False
2   False   False   False   False

然后過濾Flag列並通過mask設置1 ：

cols = df.filter(like='Flag').columns
df[cols] = df[cols].mask(m.values, 1)
print (df)
  StuID  Stage1  Stage2  Stage3  Stage4  S1Flag  S2Flag  S3Flag  S4Flag
0    Ak    80.1    23.3       0       0       0       0       1       0
1    XF     0.0     0.0       0       0       1       0       0       0
2    WE    23.0    34.0      43      34       0       0       0       0 

詳細資料 ：

  print (df.filter(like='Stage'))
   Stage1  Stage2  Stage3  Stage4
0    80.1    23.3       0       0
1     0.0     0.0       0       0
2    23.0    34.0      43      34

print (df.filter(like='Stage').eq(0))
   Stage1  Stage2  Stage3  Stage4
0   False   False    True    True
1    True    True    True    True
2   False   False   False   False

print (df.filter(like='Stage').eq(0).cumsum(1))
   Stage1  Stage2  Stage3  Stage4
0       0       0       1       2
1       1       2       3       4
2       0       0       0       0

print (df.filter(like='Stage').eq(0).cumsum(1).eq(1))
   Stage1  Stage2  Stage3  Stage4
0   False   False    True   False
1    True   False   False   False
2   False   False   False   False