迭代多個 Pandas 列並獲取頻率值

Question

我有這個問題，我需要遍歷一個有 500 列的 Pandas 數據框，並獲取一個列列表，其中一個值只出現一次。

前任：

df2 = pd.DataFrame({'X': [1, 0, 0 , 0], 'Y': [1, 0, 0 , 1], 'Z': [1, 0, 1 , 1]})

我需要的 ：

最小出現次數為 1 的列列表，在本例中為 X 和 Z，因為對於 X，我們有 1 - 1 次和 0 -3 次，與 Z 相同，有 1 - 3 次和 0 - 1 次，所以 X 和 Z 的值只出現一次。

我已經通過熊貓項目創建了一個迭代

for k in df2.columns:
    print(k)
    display(pd.DataFrame(df2[k].value_counts()))
    for p in df2[k].value_counts():
        #pd.DataFrame(df2[k].value_counts()).T.iterrows():
        #if z > 1:
        print("p",p)
        if p==1:
            print(k)

我已經測試了這個解決方案，

df2['count'] = df2.groupby(['X', 'Y'], axis=1).cumcount() 

但結果是 Row 的累計計數，而不是我所需要的。

我嘗試轉換為系列，經過測試，轉換為 Pandas 數據幀，但我對如何在第二個循環中進行迭代並選擇值感到困惑

謝謝你，如果你能幫忙

Answer 1

根據給定的描述，這似乎可行：

[col for col in df2.columns if any(i==1 for i in df2[col].value_counts().values)]

['X', 'Z']

交替檢查每一列並打印它是否符合條件：

for col in df2:
    print(any(i==1 for i in df2[col].value_counts().values))

True
False
True