Pandas DataFrame基于条件重复值

时间:2014-06-14 00:02:37

标签: python pandas

我正在尝试根据列中的条件重复DataFrame中的行值。如果列Change中的值= 1,那么我想重复A,B和C列中的值,直到下一个Change = 1.

index = pandas.date_range('20000131', periods=5)
columns = ['A', 'B', 'C', 'Change']

data = {'A': pandas.Series([False, True, False, True, False], index=index)
    , 'B': pandas.Series([True, True, False, False, False], index=index)
    , 'C': pandas.Series([True, False, True, True, True], index=index)
    , 'Change' : pandas.Series([1,0,0,1,0], index=index)}

结果:

                A      B      C  Change
2000-01-31  False   True   True       1
2000-02-01   True   True  False       0
2000-02-02  False  False   True       0
2000-02-03   True  False   True       1
2000-02-04  False  False   True       0

期望的结果:

                A      B      C  Change
2000-01-31  False   True   True       1
2000-02-01  False   True   True       0
2000-02-02  False   True   True       0
2000-02-03   True  False   True       1
2000-02-04   True  False   True       0

这是我能够使用shift()得到的最接近的,但它只能持续一行。我需要它持续N行。在下面的示例中,它在第三行(或第0行,第0行)中分解。

print pandas.DataFrame(numpy.where(pandas.DataFrame(df['Change']==1)
    , df, df.shift()))

结果:

       0      1      2  3
0  False   True   True  1
1  False   True   True  1
2  False   True  False  0
3   True  False   True  1
4   True  False   True  1

谢谢。

1 个答案:

答案 0 :(得分:5)

您可以使用NaN和ffill填写Change == 0行:

In [11]: df.loc[df.Change != 1, ['A', 'B', 'C']] = numpy.nan

In [12]: df
Out[12]:
             A   B   C  Change
2000-01-31   0   1   1       1
2000-02-01 NaN NaN NaN       0
2000-02-02 NaN NaN NaN       0
2000-02-03   1   0   1       1
2000-02-04 NaN NaN NaN       0

In [13]: df.ffill()
Out[13]:
            A  B  C  Change
2000-01-31  0  1  1       1
2000-02-01  0  1  1       0
2000-02-02  0  1  1       0
2000-02-03  1  0  1       1
2000-02-04  1  0  1       0

如果您需要这些列为bool列,请在每列上使用astype(bool)

顺便说一下,您可以使用重新采样几乎这个(除了最后丢失的行和更改列):

In [14]: df[df.Change == 1].resample('D', fill_method='ffill')
Out[14]:
            A  B  C  Change
2000-01-31  0  1  1       1
2000-02-01  0  1  1       1
2000-02-02  0  1  1       1
2000-02-03  1  0  1       1