Question

我在每个日期，每小时都有以下数据框，我想创建一个新的“结果”列，以便如果“ B”列中的值> = 0，则使用A列中的值；否则，请使用0到B列中的上一行值之间的最大值

Date    Hour    A     B    result
1/1/2018    1    5     95    5
1/1/2018    1    16    79    16
1/1/2018    1    85   -6     79
1/1/2018    1    12   -18    0
1/1/2018    2    17    43    17
1/1/2018    2    17    26    17
1/1/2018    2    16    10    16
1/1/2018    2    142  -132   10
1/1/2018    2    10   -142   0

我尝试按日期和小时分组，然后使用shift应用lambda函数，但出现错误：

df['result'] = df.groupby(['Date','Hour']).apply(lambda x: x['A'] if x['B'] >= 0 else np.maximum(0, x['B'].shift(1)), axis = 1)

Answer 1

使用np.where。 groupby仅在移位“ B”时才是必需的，因此您可以向量化该操作，而无需使用apply。

df['result'] = np.where(
    df.B >= 0, 
    df.A, 
    df.groupby(['Date', 'Hour'])['B'].shift().clip(lower=0))
df

       Date  Hour    A    B  result
0  1/1/2018     1    5   95     5.0
1  1/1/2018     1   16   79    16.0
2  1/1/2018     1   85   -6    79.0
3  1/1/2018     1   12  -18     0.0
4  1/1/2018     2   17   43    17.0
5  1/1/2018     2   17   26    17.0
6  1/1/2018     2   16   10    16.0
7  1/1/2018     2  142 -132    10.0
8  1/1/2018     2   10 -142     0.0

使用group by并使用上一行值来应用lambda函数

1 个答案: