我在下面的 Python 中有一個資料框：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'CRDACCT_DLQ_CYC_1_MNTH_AGO' : [3, 2, 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C'],
'CRDACCT_DLQ_CYC_2_MNTH_AGO': [4, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 0, 5, 4, 3, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 0, 2],
'CRDACCT_DLQ_CYC_3_MNTH_AGO': [8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 'F', 'F', 0, 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'F', 'C', 'C', 'F', 'F'],
'CRDACCT_DLQ_CYC_4_MNTH_AGO' : [0, 2, 'F', 'F', 'C', 'C', 'C', 'C', 0, 2, 0, 2, 0, 2, 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'F', 'C', 'F'],
'CRDACCT_DLQ_CYC_5_MNTH_AGO' : [2, 2, 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C'],
'CRDACCT_DLQ_CYC_6_MNTH_AGO' : [2, 2, 2, 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 0, 2, 0, 2, 0],
'CRDACCT_DLQ_CYC_7_MNTH_AGO' : [3, 3, 2, 'C', 'C', 'C', 'F', 0, 6, 5, 4, 3, 2, 2, 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C'],
'CRDACCT_DLQ_CYC_8_MNTH_AGO' : [5, 4, 4, 3, 3, 2, 3, 2, 2, 2, 1, 2, 0, 2, 'C', 'C', 0, 2, 2, 2, 'C', 'C', 0, 'Z'],
'CRDACCT_DLQ_CYC_9_MNTH_AGO' : [2, 2, 'C', 0, 2, 0, 2, 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 0, 3, 2, 'C', 'F', 'C', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F'],
'CRDACCT_DLQ_CYC_10_MNTH_AGO' : [5, 4, 3, 2, 3, 2, 0, 2, 0, 2, 'C', 'C', 'F', 2, 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'C'],
'CRDACCT_DLQ_CYC_11_MNTH_AGO' : [4, 3, 2, 'F', 2, 0, 'Z', 'Z', 'Z', 'Z', 'Z', 'Z', 'Z', 'Z', 'Z', 'Z', 'Z', 'Z', 'Z', 'Z', 'Z', 'Z', 'Z', 'Z'],
'CRDACCT_DLQ_CYC_12_MNTH_AGO' : ['F', 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 'C', 'C', 'C', 0, 2, 'C', 'C', 0, 2, 0, 3, 2, 'C', 'C', 'F', 2]
})
df.head()
我想將這些值（字串值：C、F 和 Z）轉換為具有以下條件的某些類別：如果 CRDACCT_DLQ_CYC_1_MNTH_AGO、CRDACCT_DLQ_CYC_2_MNTH_AGO、......、CRDACCT_DLQ_CYC_12_MNTH_AGO 列中的值包含：
C = -1
F = -2
Z = -3
else value = value
然后我轉置表格以識別自 Dlq (MSD) 以來的月份。
dfT =pd.DataFrame(df.T).reset_index(inplace=False)
dfT
我想創建一個名為 MSD 的串列。如果 MSD大于 1（值 > 1），則將其標識為值。例如，在索引 2 中CRDACCT_DLQ_CYC_1_MNTH_AGO = C或更改后 = -1 不大于 1。那么，檢查CRDACCT_DLQ_CYC_2_MNTH_AGO是否大于 1？CRDACCT_DLQ_CYC_2_MNTH_AGO = 3大于 1。因此，MSD is 2因為它在CRDACCT_DLQ_CYC_2_MNTH_AGO. 用于識別的詳細流程圖和概覽表
。
MSD 值介于 1 和 12 之間，取決于iin CRDACCT_DLQ_CYC_i_MNTH_AGO, for i = 1,2,3,...,12。
所以最終結果是一個包含 24 個值的 MSD 串列，為每個索引 0 -23 標識。
uj5u.com熱心網友回復：
是否符合您的要求：
# From your dataframe
MSD = df.T.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').ge(1).idxmax(axis=0) \
.str.extract(r'CYC_(\d )_MNTH', expand=False).astype(int).tolist()
print(MSD)
# Output:
[1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 8, 2, 2, 2, 2, 7, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 8, 2, 2, 6, 2]
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