我有以下数据框:
import pandas as pd
# create simple dataset of people
data_pandas = pd.DataFrame({'Order': [1, 1, 1,1,2,2,2],
'X': [30,44,30,44,44,30,44],
'Y': [46,46,35,45,90,60,60]})
我想使用以下逻辑创建一个新列“Z”: 识别具有相同“X”值的下一行,并根据“订单”列使用该行的“Y”值创建新的“Z”列。
输出看起来像这样
data_pandas_result = pd.DataFrame({
'Order': [1, 1, 1,1,2,2,2],
'X': [30,44,30,44,44,30,44],
'Y': [46,46,35,45,90,60,60],
'Z': [35,45,NA,NA,60,NA,NA]})
如何有效地做到这一点?我可以考虑根据顺序对数据框进行子集化并找到相关的匹配
最佳答案
根据您的逻辑,groupby
+ shift
df['Z']=df.groupby(['Order','X']).Y.shift(-1)
df
Out[327]:
Order X Y Z
0 1 30 46 35.00000
1 1 44 46 45.00000
2 1 30 35 nan
3 1 44 45 nan
4 2 44 90 60.00000
5 2 30 60 nan
6 2 44 60 nan
关于python - 识别具有相同值的下一行并创建新列 pandas 数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55153444/