通过迭代datafram中的行来创建新列

Question

我有这样一个数据框：

    dx1      dx2    dx3    dx4    dx5       dx6     dx7
0   25041   40391   5856    0     V4511    V5867    30000
1   25041   40391   25081   5856  5363     3572     0
2   25041   40391   42822   0     5856     0        0
3   25061   40391   0       0     0        0        0
4   25041   40391   0       5856  25081    V4511    25051

我想为单元格值创建附加列，如25041403915856等。因此，如果25041出现在任何dxs列的特定行中，将有一个值为1或0的列25041。我使用这个代码，它的工作。你知道吗

X11['25041'] = X11.isin(['25041']).any(1).astype(int)

我想为每一个单元格创建许多相似的值，但每个单元格中都有许多相似的值。为此，我想使用For循环。我做了以下工作：

1）从数据帧创建numpy矩阵

mat = X11.as_matrix(columns=None)

2）统计单元格值的唯一出现次数

values, counts = np.unique(mat.astype(str), return_counts=True)

3）但当我试图运行此代码时，它并没有像预期的那样输出正确的列：

for x in np.nditer(values):
    print (x)
    X11['x'] = X11.isin(['x']).any(1).astype(int)

打印所有单元格（x）的唯一值。但在X11数据帧中，只有一个新列x附加了0个值。你知道吗

然而，当我手动一个接一个地为每个单元格值执行类似操作时，我会将新的列添加到数据帧中。你知道吗

X11['5856'] = X11.isin(['5856']).any(1).astype(int)

我有数百个单元格值，因此无法手动执行。你知道吗？你知道吗

Answer 1

for循环中的x是字符串，而不是变量。你知道吗

for x in values:
    print (x)
    X11[x] = X11.isin([x]).any(1).astype(int)

那应该够了。你知道吗