基于某些ifs创建新的pandas列，并且还涉及行操作

Question

假设我有一个以下性质的数据框架。 请注意索引不是连续的。

    A    B
a   6.5  1
b   6.8  0
c   7    0
f   6    1
h   6.1  0
i   6.2  0

我想创建一个新的列C，以便
如果B为1，则C = A
否则C = A（b） - A（a）......这里A（a）应该是B = 1作为其最近一行的那个。

EG。在行c的情况下，C列的值应为7-6.5 你能协助制定这种逻辑吗？

Answer 1

我认为您需要where ffill - 转发NaN s：

m = df['B'] == 1
df['C'] = np.where(m, df['A'], df['A'] - df['A'].where(m).ffill())

或者：

df['C'] = df['A'].where(m, df['A'] - df['A'].where(m).ffill())

print (df)
     A  B    C
a  6.5  1  6.5
b  6.8  0  0.3
c  7.0  0  0.5
f  6.0  1  6.0
h  6.1  0  0.1
i  6.2  0  0.2

详情：

print (df['A'].where(m).ffill())
a    6.5
b    6.5
c    6.5
f    6.0
h    6.0
i    6.0
Name: A, dtype: float64