当克劳斯

Question

我有一个带有二进制标志值的列，如果有错误，我会尝试清除它。如果某个特定组同时具有0和1，则会出现错误。我的规则是此列只能包含组中的0或1。我试图提出一个np.where（）子句，这样我就可以测试具有一个重复值的列的组，并且该列在组中的第一个值不是1。如果该组的第一个值不是1，并且存在一个混合值，则将该组中的所有值都翻转为0

以下是我正在尝试的：

df['Flag'] = np.where((df.groupby('CombBitSeq')['Flag'].transform('std') != 0) & (df.groupby('CombBitSeq')['Flag'].nth(0) != 1), 0, df['Flag'])

我得到的错误是这样的，我不确定两个组合条件的长度是怎么偏离1的：

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (336661,) () (336660,)

Answer 1

如果要获取每个组的第一个项并在整个数据帧中转换该项，请使用groupby+transform+head，而不是nth：

df.groupby('CombBitSeq')['Flag'].transform('head', 1)

您的状况现在变为：

g = df.groupby('CombBitSeq')['Flag']    # let's compute this only once
df['Flag'] = np.where(
     g.transform('std').ne(0) & g.transform('head', 1).ne(1), 0, df['Flag']
)