替换 Pandas 中各列的重复值

我有一个简单的数据框：

df = [    {'col1' : 'A', 'col2': 'B', 'col3':   'C', 'col4':'0'},
          {'col1' : 'M', 'col2':   '0', 'col3': 'M', 'col4':'0'},
          {'col1' : 'B', 'col2':  'B', 'col3':  '0', 'col4':'B'},
          {'col1' : 'X', 'col2':  '0', 'col3':  'Y', 'col4':'0'}
          ]
df = pd.DataFrame(df)
df = df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4']]
df  

看起来像这样：

| col1 | col2 | col3 | col4 |
|------|------|------|------|
| A    | B    | C    | 0    |
| M    | 0    | M    | 0    |
| B    | B    | 0    | B    |
| X    | 0    | Y    | 0    |

我只想将行中重复的字符替换为字符“0”。归根结底就是保留我们遇到的第一个重复值，如下所示：

| col1 | col2 | col3 | col4 |
|------|------|------|------|
| A    | B    | C    | 0    |
| M    | 0    | 0    | 0    |
| B    | 0    | 0    | 0    |
| X    | 0    | Y    | 0    |

这看起来很简单，但我被困住了。任何朝着正确方向的推动都将非常感激。

您可以使用duplicated方法返回元素是否重复的布尔索引器：

In [214]: pd.Series(['M', '0', 'M', '0']).duplicated()
Out[214]:
0    False
1    False
2     True
3     True
dtype: bool

然后，您可以通过将其映射到数据帧的行上并使用来创建掩码where执行替换：

is_duplicate = df.apply(pd.Series.duplicated, axis=1)
df.where(~is_duplicate, 0)

  col1 col2 col3 col4
0    A    B    C    0
1    M    0    0    0
2    B    0    0    0
3    X    0    Y    0