試してみましょうstack
シリーズは、その後にブールインデックスを使用してデータフレームを再構築するためにloc
使用して得られた指標を埋めるためにnp.argwhere
最後に使用し、unstack
データフレームに戻って再構築します:
m = df.stack()
m.loc[m] = pd.Series(map(tuple, np.argwhere(df.to_numpy())), index=m[m].index)
out = m.unstack()
またはnp.argwhere
、インデックスを取得し、インデックスを使用して、対応するインデックスを持つセルiat
の値を設定することもできTrue
ます。
out = df.astype(object)
for r, c in np.argwhere(df.to_numpy()):
out.iat[r, c] = (r, c)
結果:
print(out)
A B
0 (0, 0) False
1 False (1, 1)
2 False (2, 1)
この記事はインターネットから収集されたものであり、転載の際にはソースを示してください。
侵害の場合は、連絡してください[email protected]
コメントを追加