如何根據行級別上某些元素與其他列名稱的相似性更新熊貓列單元格值

Question

我有一個看起來像這樣的數據框：

id   tag1 tag2 tag3 col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7 col8 col9 col10
id1  col3 col4 col7  0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
id2  col1 col2 col9  0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
id3  col2 col5 col6  0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
id4  col3 col6 col10 0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
id5  col1 col7 col8  0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
id6  col4 col6 col9  0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
id7  col5 col7 col10 0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
id8  col2 col3 col6  0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
id9  col5 col9 col10 0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
id10 col4 col8 col9  0    0    0    0    0    0    0    0    0     0

我需要得到一個“基本”數據框，顯示 1 列（col1 到 col10）值出現在標簽中的位置：

id   tag1 tag2 tag3 col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7 col8 col9 col10
id1  col3 col4 col7  0    0    1    1    0    0    1    0    0     0
id2  col1 col2 col9  1    1    0    0    0    0    0    0    1     0
id3  col2 col5 col6  0    1    0    0    1    1    0    0    0     0
id4  col3 col6 col10 0    0    1    0    0    1    0    0    0     1
id5  col1 col7 col8  1    0    0    0    0    0    1    1    0     0
id6  col4 col6 col9  0    0    0    1    0    1    0    0    1     0
id7  col5 col7 col10 0    0    0    0    1    0    1    0    0     1
id8  col2 col3 col6  0    1    1    0    0    1    0    0    0     0
id9  col5 col9 col10 0    0    0    0    1    0    0    0    1     1
id10 col4 col8 col9  0    0    0    1    0    0    0    1    1     0

我真的不想使用三重循環，如：

cols = [el for el in df if el.startswith('col')]
tags = [el for el in df if el.startswith('tag')]

for index, row in df.iterrows(): 
   for col in cols: 
       for tag in tags:
           if row[tag] == col:
              row[col] +=1 

但即使這樣也行不通。 什么是最好的方法，上面有什么問題？

非常感謝！

Answer 1

的組合get_dummies和updat會給你想你想：

df.update(pd.get_dummies(df.filter(like='tag')
                           .stack()
                        ).sum(level=0)
          )

輸出：

     id    tag1    tag2    tag3      col1    col2    col3    col4    col5    col6    col7    col8    col9    col10
--  ----  ------  ------  ------  ------  ------  ------  ------  ------  ------  ------  ------  ------  -------
 0  id1   col3    col4    col7         0       0       1       1       0       0       1       0       0        0
 1  id2   col1    col2    col9         1       1       0       0       0       0       0       0       1        0
 2  id3   col2    col5    col6         0       1       0       0       1       1       0       0       0        0
 3  id4   col3    col6    col10        0       0       1       0       0       1       0       0       0        1
 4  id5   col1    col7    col8         1       0       0       0       0       0       1       1       0        0
 5  id6   col4    col6    col9         0       0       0       1       0       1       0       0       1        0
 6  id7   col5    col7    col10        0       0       0       0       1       0       1       0       0        1
 7  id8   col2    col3    col6         0       1       1       0       0       1       0       0       0        0
 8  id9   col5    col9    col10        0       0       0       0       1       0       0       0       1        1
 9  id10  col4    col8    col9         0       0       0       1       0       0       0       1       1        0