Question

创建填充列C的E列。如果D为<10，则填充前一行和当前行的C。

这是我的输入数据集：

I,A,B,C,D
1,P,100+,L,15
2,P,100+,M,9
3,P,100+,N,15
4,P,100+,O,15
5,Q,100+,L,2
6,Q,100+,M,15
7,Q,100+,N,3
8,Q,100+,O,15

我尝试使用一些for循环。但是，我认为我们可以使用shift或append函数来完成此操作。但是，使用移位功能时出现值错误。

所需的输出：

I,A,B,C,D,E
1,P,100+,L,15,L
2,P,100+,M,9,M+N
3,P,100+,N,15,M+N
4,P,100+,O,15,O
5,Q,100+,L,2,L+O
6,Q,100+,M,15,M+N
7,Q,100+,N,3,M+N
8,Q,100+,O,15,L+O

我正在计算上面期望的输出表中给出的E列。

Answer 1

想法是通过使用Series.where用遮罩替换索引值并向前填充一个缺失值来创建帮助器组，然后用numpy.where用GroupBy.transform和{{1}设置新列}：

join

Answer 2

使用np.where和pd.shift

##will populate C values index+1 where the condition is True 
df['E'] = np.where( df['D'] < 10,df.loc[df.index + 1,'C'] , df['C'])
##Appending the values of C and E
df['E'] = df.apply(lambda x: x.C + '+' + x.E if x.C != x.E else x.C, axis=1)
df['F'] = df['E'].shift(1)
##Copying the values at index+1 position where the condition is True
df['E'] = df.apply(lambda x: x.F if '+' in str(x.F) else x.E, axis=1)

df.drop('F', axis=1, inplace=True)

输出

   I  A     B  C   D    E
0  1  P  100+  L  15    L
1  2  P  100+  M   9  M+N
2  3  P  100+  N  15  M+N
3  4  P  100+  O  15    O
4  5  Q  100+  L   2  L+M
5  6  Q  100+  M  15  L+M
6  7  Q  100+  N   3  N+O
7  8  Q  100+  O  15  N+O

通过将两个相邻行加一个条件来创建列

2 个答案: