我正在尝试将以下 R 代码转换为 Python，但由于行索引而陷入困境......
df$col3[index+1] <− df$col2[index] # what he want :col2 in certain index assign its value to col3 by index increment 1.
虚构示例
df = pd.DataFrame({'id' : [1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5],
'id_old' : [1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5],
'col1' : np.random.normal(size = 12),
'col2' : np.random.randint(low = 20, high = 50, size = 12),
'col3' : np.repeat(20, 12)})
print(df)
myindex = np.where(df.id != df.id_old) # tuple
print(myindex)
print(np.add(myindex, 1))
replacement_values = df.iloc[myindex][['col2']]
输出
id id_old col1 col2 col3
0 1 1 0.308380 23 20
1 1 1 1.185646 35 20
2 1 2 -0.432066 27 20
3 2 2 0.115055 32 20
4 2 3 0.683291 34 20
5 3 4 -1.916321 42 20
6 4 4 0.888327 34 20
7 4 4 1.312879 29 20
8 4 4 1.260612 27 20
9 4 5 0.062635 22 20
10 5 5 0.081149 23 20
11 5 5 -1.872873 32 20
(array([2, 4, 5, 9]),)
[[ 3 5 6 10]]
这是我尝试过的:
df.loc[np.add(myindex, 1), 'col3'] = replacement_values
df.loc[df.index.isin(np.add(myindex + 1)), 'col3'] = replacement_values
期望的结果:
id id_old col1 col2 col3
0 1 1 0.308380 23 20
1 1 1 1.185646 35 20
2 1 2 -0.432066 27 20
3 2 2 0.115055 32 27
4 2 3 0.683291 34 20
5 3 4 -1.916321 42 34
6 4 4 0.888327 34 42
7 4 4 1.312879 29 20
8 4 4 1.260612 27 20
9 4 5 0.062635 22 20
10 5 5 0.081149 23 22
11 5 5 -1.872873 32 20
我想我忽略了一些基本的东西，或者我完全走错了路？
非常感谢您的帮助!
最佳答案
通过添加values来修复您的代码 R 中的 data.frame 对索引不敏感，但在 pandas 中> ，索引很重要
df=pd.read_clipboard()
df.loc[np.add(myindex, 1)[0],'col3']=df.iloc[myindex]['col2'].values
df
Out[399]:
id id_old col1 col2 col3
0 1 1 0.308380 23 20
1 1 1 1.185646 35 20
2 1 2 -0.432066 27 20
3 2 2 0.115055 32 27
4 2 3 0.683291 34 20
5 3 4 -1.916321 42 34
6 4 4 0.888327 34 42
7 4 4 1.312879 29 20
8 4 4 1.260612 27 20
9 4 5 0.062635 22 20
10 5 5 0.081149 23 22
11 5 5 -1.872873 32 20
关于python - 根据 pandas 中的情况替换某些值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50608418/