如果列存在特定条件，则进行标记

Question

我有一个df

Key1   Key2   Condition   Value1   Value2
K1     K2        1          10       202
K1     K2        2          610      206
K1     K2        3          130      250
K11     K21      1          150      270
K11     K21      3          510      20
K13     K23      2          32        5

现在我需要所有条件的标志1,2,3所有键值组合

• 例如，对于K1，K2具有所有3个条件1、2、3和3行，每个条件对应一行。所以所有条件的标志都是Yes
• 钥匙K11、K21只有条件1和条件3，缺少条件2。因此，1和3的标志将是肯定的
• 钥匙K13、K23只有条件2，条件1和3缺失。条件2的标志将为yes

预期输出

Key1   Key2    Condition1  Condition2   Condition3 
K1       K2       Yes        Yes         Yes     
K11     K21       Yes        No          Yes 
K13     K23       No         Yes         No  

Answer 1

使用DataFrame.pivot_table和DataFrame.notna来测试未丢失的值和DataFrame.add_prefix

布尔值的DataFrame：

df = (df.pivot_table(index=['Key1','Key2'], columns='Condition', aggfunc='size')
.notna()
.add_prefix('Condition'))
print (df)
Condition  Condition1  Condition2  Condition3
Key1 Key2                                    
K1   K2          True        True        True
K11  K21         True       False        True
K13  K23        False        True       False

如果需要yes, no值，则使用numpy.where:

df1 = pd.DataFrame(np.where(df, 'Yes','No'), index=df.index, columns=df.columns)
print (df1)
Condition Condition1 Condition2 Condition3
Key1 Key2                                 
K1   K2          Yes        Yes        Yes
K11  K21         Yes         No        Yes
K13  K23          No        Yes         No

最后，如果您需要MultiIndex到列：

df1 = df1.reset_index().rename_axis(None, axis=1)
print (df1)
Key1 Key2 Condition1 Condition2 Condition3
0   K1   K2        Yes        Yes        Yes
1  K11  K21        Yes         No        Yes
2  K13  K23         No        Yes         No