如何用Python翻转DataFrame列中二进制数的最后1/2位？

方法一：基于数值运算（高效推荐） #

翻转二进制最后1位等价于对原数值Q执行异或1操作（二进制000001），翻转最后2位等价于异或3操作（二进制000011），之后再转成6位固定长度的二进制字符串即可，这种方式比直接操作字符串效率更高。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成原始DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,3,size=(10, 8)), columns=list('ABCDEFGH'))
df['Q'] = df.sum(axis=1)
df['R'] = df.Q.apply(lambda x: format(int(x), '06b'))

# 翻转最后1位，生成新列
df['R_flipped_last1'] = df['Q'].apply(lambda x: format(x ^ 1, '06b'))
# 翻转最后2位，生成新列
df['R_flipped_last2'] = df['Q'].apply(lambda x: format(x ^ 3, '06b'))

比如原Q=12（二进制001100），翻转最后1位后变为13（001101），翻转最后2位后变为15（001111），完全符合需求。

方法二：直接操作二进制字符串 #

如果想直接对R列的字符串进行修改，可以通过截取字符串前缀，再翻转最后1或2位字符：

# 翻转最后1位
df['R_flipped_last1'] = df['R'].apply(lambda s: s[:-1] + ('1' if s[-1] == '0' else '0'))

# 翻转最后2位
def flip_last_two_bits(s):
    last_two = s[-2:]
    flipped_bits = ''.join('1' if c == '0' else '0' for c in last_two)
    return s[:-2] + flipped_bits

df['R_flipped_last2'] = df['R'].apply(flip_last_two_bits)

这种方式更直观，适合理解字符串操作逻辑，但处理大数据量时，效率不如数值运算方法。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rupak