我需要根据 Start 和 Finish 列中的信息在 DataFrame 中按默认值 =1 填充行。
因此，填充行中分隔列的限制是根据 ['Start', 'Finish'] 定义的。
DataFrame，df1 是:
ID Car Jan17 Jun18 Dec18 Apr19 Start Finish
0 Nissan 0.0 1.7 3.7 0.0 Jun18 Dec18
1 Porsche 10.0 0.0 2.8 3.5 Jan17 Apr19
2 Golf 0.0 1.7 3.0 2.0 Jun18 Apr19
3 Toyota 1.0 0.0 3.0 5.2 Jan17 Apr19
4 Mazda 0.0 0.0 3.0 4.2 Dec18 Apr19
5 Mercedes 0.0 0.0 0.0 7.2 Apr19 Apr19
6 Passat 0.0 3.0 0.0 0.0 Jun18 Jun18
例如，如果有第 0 行:
开始 = Jun18 和 Finish = Dec18。
从 Jun18 到 Dec18，第 0 行的值应由 1 填充。
我尝试使用 numpy.sign() 函数，但如果 0.0 介于两个非零值之间，则会出现错误结果。
预期结果是df2:
ID Car Jan17 Jun18 Dec18 Apr19 Start Finish
0 Nissan 0.0 1.0 1.0 0.0 Jun18 Dec18
1 Porsche 1.0 1.0 1.0 1.0 Jan17 Apr19
2 Golf 0.0 1.0 1.0 1.0 Jun18 Apr19
3 Toyota 1.0 1.0 1.0 1.0 Jan17 Apr19
4 Mazda 0.0 0.0 1.0 1.0 Dec18 Apr19
5 Mercedes 0.0 0.0 0.0 1.0 Apr19 Apr19
6 Passat 0.0 1.0 0.0 0.0 Jun18 Jun18
最佳答案
get_dummies + 插值
这要求您的列按时间顺序排序，并且理想情况下开始和完成始终存在于列名称中。
df = df.set_index(['ID', 'Car', 'Start', 'Finish'])
s1 = (pd.get_dummies(df.index.get_level_values('Start'))
.reindex(df.columns, axis=1)
.replace(0, np.NaN))
s2 = (pd.get_dummies(df.index.get_level_values('Finish'))
.reindex(df.columns, axis=1)
.replace(0, np.NaN))
res = s1.combine_first(s2).interpolate(axis=1, limit_area='inside').fillna(0, downcast='infer')
res.index = df.index
res = res.reset_index()
输出res:
ID Car Start Finish Jan17 Jun18 Dec18 Apr19
0 0 Nissan Jun18 Dec18 0 1 1 0
1 1 Porsche Jan17 Apr19 1 1 1 1
2 2 Golf Jun18 Apr19 0 1 1 1
3 3 Toyota Jan17 Apr19 1 1 1 1
4 4 Mazda Dec18 Apr19 0 0 1 1
5 5 Mercedes Apr19 Apr19 0 0 0 1
6 6 Passat Jun18 Jun18 0 1 0 0
在 Start 和 Finish 已经从数据本身派生的情况下(似乎是第一个和最后一个非零列)，您可以跳过所有假人并在原始 DataFrame 上使用 where。
df = df.set_index(['ID', 'Car', 'Start', 'Finish'])
res = (df.where(df.ne(0))
.clip(1,1)
.interpolate(axis=1, limit_area='inside')
.fillna(0, downcast='infer')
.reset_index())
关于python - 如果定义了数据列限制，则按默认值填充行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56871902/