计算条件成立的熊猫每行的列数

Question

我有一个 Pandas 数据框如下：

data = pd.DataFrame({'w1':[0,1,0],'w2':[5,8,0],'w3':[0,0,0],'w4' :[5,1,0], 'w5' : [7,1,0],'condition' : [5,1,0]})

我需要有一列，对于每一行，计算它们的值等于“条件”的列数（“条件”以外的列）。 最终输出应如下所示：

我不想写一个 for 循环。

作为一种解决方案，我想用np.where 将等于“条件”的值替换为 1，将其他值替换为 0，然后将每行的 1 相加，这没有帮助：

data = pd.DataFrame(np.where(data.loc[:,data.columns != 'condition'] == data['condition'], 1, 0), columns = data.columns)

这只是一个想法（我的意思是用 1 和 0 替换值），但任何 Python 解决方案都值得赞赏。

Answer 1

比较所有没有最后一列的列 condition 与 DataFrame.eq 并计算 Trues by sum：

data['new'] = data.iloc[:, :-1].eq(data['condition'], axis=0).sum(axis=1)

另一个想法是比较所有列与删除condition col:

data['new'] = data.drop('condition', axis=1).eq(data['condition'], axis=0).sum(axis=1)

感谢@Sayandip Dutta 的评论，您的想法是比较所有列并删除1：

data['new'] = data.eq(data['condition'], axis=0).sum(axis=1).sub(1)

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print (data)
   w1  w2  w3  w4  w5  condition  new
0   0   5   0   5   7          5    2
1   1   8   0   1   1          1    3
2   0   0   0   0   0          0    5