我有一个包含4列的数据框。我想从col2
的第二个到最后一个条目减去col2
的最后一个条目,看看从第二个到最后一个条目的最后一个减法是否大于10。如果是,我想得到第一列中倒数第二个和倒数第二个对应的值,并用NaN
替换第一列倒数第二个值,并创建另一个数据帧作为输出。我有什么办法可以在熊猫里做到吗?
col1 col2 col3 col4
e 21 1 2
m 20 1 2
k 9 1 2
j 20 1 2
输出:
col1 col3 col4
[j, 'NaN'] 1 2
我正在寻找基于查询的方法,以便通过应用groupby
或filtering
来使数据框格式的输出变得更加容易。
到目前为止,我已经尝试过的代码 似乎不起作用。
last = df.iloc[-1]['col2']
second_to_last = df.iloc[-2]['col2']
difference = df.query("{ref} - {ref_1} > 10".format(ref=last, ref_1= second_to_last))
我在第3行中遇到的错误:
ValueError: multi-line expressions are only valid in the context of data
答案 0 :(得分:1)
您可以使用:
#get last and previous index values
last = df.index[-1]
second_to_last = df.index[-2]
#boolena mask - scalar
m1 = df.loc[last, 'col2'] - df.loc[second_to_last, 'col2'] > 10
#boolean mask - array
m2 = (df.index.isin([last, second_to_last]))
#chain together
m = m1 & m2
print (m)
[False False True True]
#filter
df1 = df[m]
print (df1)
col1 col2 col3 col4
2 k 9 1 2
3 j 20 1 2
#get last row, remove unnecessary column
df2 = df1.iloc[[-1]].drop('col2', axis=1)
#convert value to lsit and add missing value
df2['col1'] = df2['col1'].apply(lambda x: list(x) + [np.nan])
print (df2)
col1 col3 col4
3 [j, nan] 1 2