Question

我有一个带有排序索引F的pandas数据框I。我有兴趣了解其中一个专栏的最后一个更改，让我们说A。特别是，我想构建一个与F具有相同索引的系列，即I，其i的值为j，其中j最大索引值小于i，使F[A][j] != F[A][i]。例如，请考虑以下框架：

所需的系列将是：

1 NaN
2 NaN
3   2
4   3
5   3

有没有一个熊猫/ numpy习惯的方式来构建这个系列？

Answer 1

试试这个：

df['B'] = np.nan
last = np.nan
for index, row in df.iterrows():
    if index == 0:
        continue
    if df['A'].iloc[index] != df['A'].iloc[index - 1]:
        last = index
    df['B'].iloc[index] = last

这将创建一个包含结果的新列。我相信在您通过它们时更改行不是一个好主意，之后您可以简单地替换列并删除另一个，如果您愿意。

Answer 2

布尔数据上的

np.argmax或pd.Series.argmax可以帮助您找到第一个（或在本例中为最后一个）True值。但是，你仍然需要在这个解决方案中循环遍历这个系列。

# Initiate source data
F = pd.DataFrame({'A':[5,5,6,2,2]}, index=list('fobni'))

# Initiate resulting Series to NaN
result = pd.Series(np.nan, index=F.index)

for i in range(1, len(F)):
    value_at_i = F['A'].iloc[i]
    values_before_i = F['A'].iloc[:i]
    # Get differences as a Boolean Series
    # (keeping the original index)
    diffs = (values_before_i != value_at_i)
    if diffs.sum() == 0:
        continue
    # Reverse the Series of differences,
    # then find the index of the first True value
    j = diffs[::-1].argmax()
    result.iloc[i] = j

熊猫：最后一个非等行的索引

2 个答案: