Question

我的数据框为：

st      ft  value
10      12       10
9       13       20
8       9        30
7       8        40
6       7        50
5       8        60
4       5        70
3       4        80
2       4        90
1       2       100

用于创建以上DataFrame的代码：

df = pd.DataFrame（[[10，9，8，8，7，6，5，4，4，2，1]，[12，13，9，8，7，8，5，4,4 ，2]， [10，20，30，40，50，60，70，80，90，100]]）。T.rename（columns = {0：“ st”，1：“ ft”，2：“ value”}）

在dataFrame中，有三列st（即实验开始时间），ft（实验完成时间）和value（观测值）。完成时间>开始时间。我想创建一个具有先前观察值的新列。但是取最后一个观测值的条件是- 完成时间（最后一行）<=开始时间（当前行），以使完成时间最大。

应用上述逻辑，输出应类似于-

st        ft    value   last_observed_value
10        12    10         30.0
9         13    20         30.0
8         9     30         40.0
7         8     40         50.0
6         7     50         70.0
5         8     60         70.0
4         5     70         80.0
3         4     80        100.0
2         4     90        100.0
1         2     100       None

我们如何用Python方式做到这一点？

Answer 1

df = pd.DataFrame([[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1], [12, 13, 9, 8, 7, 8, 5, 4,4,2], [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]]).T.rename(columns={0:"st", 1:"ft", 2:"value"})

df['last_observed_value'] =  -10000
for i in range(df.st.size - 1):
    for j in range(i,df.st.size - 1):
        if(df.st[j]< df.ft[j+1]):
            df['last_observed_value'][i] =  df.value[j+1]
        if(df.st[j] == df.ft[j+1]):
            df['last_observed_value'][i] =  df.value[j+1]
            break

如何在数据框中找到条件滚动均值？

1 个答案: