我有2个两个数据帧df1和df2,在df2中我有4列。我想如果df2 column1的值为0,代码应在df1中添加相应的3列值,其列名称为col2_0,col3_0和col4_0(注意:此过程还需要对值-1,-2,-3,-4做-5),如果可以的话,可以解决这个问题,但是我正在寻找熊猫来解决此问题的简便方法
这是df2
答案 0 :(得分:1)
在此示例中,我将使用最初为空的df1并添加一些额外的行:
In [403]: df1[['col2_0','col3_0','col4_0']] = df2[df2['#timestamp'].isin(range(-5,1))][['grid_U1','grid_U2','grid_U3']]
In [404]: df1
Out[404]:
col2_0 col3_0 col4_0
0 413.714 415.796 416.757
1 413.797 415.909 416.853
2 413.926 416.117 417.090
3 414.037 416.093 417.158
4 414.066 416.163 417.175
5 414.064 416.183 417.085
6 NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN
如果要匹配行索引(从df2中的给定行号复制到df1中的相同行号),则可以使用以下方法:
In [405]: df1[['col2_0','col3_0','col4_0']] = df2[df2['#timestamp'].isin([-3,-1])][['grid_U1','grid_U2','grid_U3']]
In [406]: df1
Out[406]:
col2_0 col3_0 col4_0
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
2 413.926 416.117 417.090
3 NaN NaN NaN
4 414.066 416.163 417.175
5 NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN
我将通过选择顶部不出现的时间戳值来确认这与行号匹配:
In [412]: df1[['col2_0','col3_0','col4_0']] = df2[df2['#timestamp'].isin([-3,-1])][['grid_U1','grid_U2','grid_U3']].reset_index(drop=True)
In [413]: df1
Out[413]:
col2_0 col3_0 col4_0
0 413.926 416.117 417.090
1 414.066 416.163 417.175
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN
9 NaN NaN NaN
如果您想从df1的顶部进行填充,则可以在最后添加对reset_index的调用(需要drop = True以避免在其中添加额外的索引列):
function slideNumbers() {
const arrows = document.getElementsByClassName("orbit-arrow");
const target = document.getElementById("currentSlide");
[...arrows].forEach(function(arrow) {
arrow.addEventListener("click", function() {
const currentSlide = document.querySelector(".is-active");
target.textContent = Number(currentSlide.getAttribute("data-slide")) + 1;
});
});
}