Question

从这样的数据集中，我需要找到A的最大最接近的索引。数据框可能很大，但它总是必须找到第二列等于＆＃34; A＆＃的最后一个索引。 34。

这是我希望实现的输出。＆＃34; A＆＃34;

的最大最接近的索引

index  X    Y
1     A    1
2     B    1
3     C    1
4     D    1
5     E    1
6     A    6
7     B    6
8     C    6
9     D    6
10    E    6

像这样。

  for i in x: 
      max(if df[i][1] == 'A' and df[0] < df[i][0]])

Answer 1

您可以使用以下位置提取X为“A”的索引列：

In [11]: df['index'].where(df['X'] == 'A')
Out[11]:
0     1
1   NaN
2   NaN
3   NaN
4   NaN
5     6
6   NaN
7   NaN
8   NaN
9   NaN
Name: index, dtype: float64

看起来你只想填写这个：

In [12]: df['index'].where(df['X'] == 'A').ffill()
Out[12]:
0    1
1    1
2    1
3    1
4    1
5    6
6    6
7    6
8    6
9    6
Name: index, dtype: float64

并将其设置为Y列可获得所需的结果：

In [13]: df['Y'] = df['index'].where(df['X'] == 'A').ffill()

使用条件语句在数据框中查找以前的最大索引

1 个答案: