将相邻多列进行重新编码使得为1的列为1，其余列为0。

可以使用Pandas库中的apply函数和np.where函数实现，具体步骤如下：

1. 首先将需要进行重新编码的多列取出，生成一个新的DataFrame。 （假设需要重新编码的列名为A、B、C，数据来自DataFrame df）

df_new = df[['A', 'B', 'C']].copy()

2. 使用apply函数和np.where函数对每一行数据进行重新编码，同时生成一个新的Series。 假设对于每一行数据，只有相邻的两列为1时才将其编码为1，否则为0。

df_new['code'] = df_new.apply(lambda x: np.where(x['A']*x['B'] == 1, 1, 0) if (x['A']+x['B']) == 2 else np.where(x['B']*x['C'] == 1, 1, 0) if (x['B']+x['C']) == 2 else np.where(x['A']*x['C'] == 1, 1, 0) if (x['A']+x['C']) == 2 else 0, axis=1)

3. 将生成的新的Series添加到原始数据集df中。

df['code'] = df_new['code']

最终得到的df数据集中，新增加了一列'code'，其值为0或1，表示对于原始数据集中相邻的多列，是否同时为1。