我有一个带有二进制值列的熊猫数据框。我想用相应列中的频率替换每个单元格中的值。我的问题是如何在对列子集使用应用时跟踪当前列，如下所示：（从第 8 列应用到末尾）：
train_data.ix[:,8:] = train_data.ix[:,8:].apply(x: what should come here?)
我知道这train_data.ix[:,col_number].value_counts()[0]将在 col_number 中返回零的数量，但我如何在 apply 函数中使用它？
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(2,size=(10, 4)), columns=list('ABCD'))
df
A B C D
0 0 1 1 1
1 1 0 1 0
2 1 0 0 1
3 0 1 1 1
4 0 0 1 1
5 0 1 1 1
6 0 0 0 0
7 1 1 1 0
8 1 1 1 0
9 1 0 1 0
values = df.apply(pd.value_counts)
values
A B C D
0 5 5 2 5
1 5 5 8 5
new_df = pd.DataFrame()
for x in df.columns:
new_df[x] = df[x].apply(lambda row: values[x][row])
new_df
A B C D
0 5 5 8 5
1 5 5 8 5
2 5 5 2 5
3 5 5 8 5
4 5 5 8 5
5 5 5 8 5
6 5 5 2 5
7 5 5 8 5
8 5 5 8 5
9 5 5 8 5
我用随机整数 0 和 1 创建了一个 df。
然后在值 df 中按列计算它们。
然后遍历每一列并用它们各自的计数替换每个单元格。随机它接近 5/5 拆分，但您可以看到 C 列有 8/2 拆分。