python - 将列添加到 df 并创建条件系列

Question

我有一个 pandas 数据框 'df'，其中一列名为“Value”，如下所示:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Value':[240, 241, 242, 243, 244, 245, 246, 247, 248, 249, 250, 251, 252, 253, 254, 255]})

Value
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255

我想做的是添加第二列“NewValue”，这样我就可以得到这样的列:

Value NewValue
240   7
241   8
242   9
243   10
244   11
245   12
246   13
247   14
248   15
249   0
250   1
251   2
252   3
253   4
254   5
255   6

第二列应包含从 0 到 15 的升序序列，其中变量 zerovalue 定义值 0 的(索引)位置。在上面的示例中 zerovalue = 249.
我知道我可以添加一个新列并根据 rowIndex 更改行值，如下所示:

rowIndex = df.index[9]
df.loc[rowIndex, 'NewValue'] = 0

我如何添加包含上述示例中的系列的第二列，以及定义零列位置的 zerovalue 是可变的？

Answer 1

我将 cumsum 与 agrsort 一起使用，然后通过 index 分配值

s=df.Value.eq(249).cumsum()
df.loc[s.iloc[(-s).argsort()].index,'NewValue']=np.arange(len(df))
df
Out[134]: 
    Value  NewValue
0     240         7
1     241         8
2     242         9
3     243        10
4     244        11
5     245        12
6     246        13
7     247        14
8     248        15
9     249         0
10    250         1
11    251         2
12    252         3
13    253         4
14    254         5
15    255         6