我想根据多个条件反转特定列的值。我有一个包含(日期、DeviceID、值)列的时间序列数据集。
输入数据:
| date || DeviceID | | Value |
| ---------------- || --------- | | ----- |
| 28-12-2018 00:00 || d1 | | 0.014 |
| 28-12-2018 00:15 || d1 | | 0.013 |
| 28-12-2018 00:30 || d1 | | 0.012 |
| 28-12-2018 00:45 || d1 | | 0.011 |
| : : || d1 | | : |
| 28-12-2018 23:15 || d1 | | 0.012 |
| 28-12-2018 23:30 || d1 | | 0.017 |
| 28-12-2018 23:45 || d1 | | 0.018 |
| 29-12-2018 00:00 || d2 | | 0.019 |
| 29-12-2018 00:15 || d2 | | 0.020 |
| .... || d2 | | ... |
| . || . | | . |
| . || . | | . |
| 31-01-2019 23:45 || d2 | | . |
预期输出:
| date || DeviceID | | Value |
| ---------------- || --------- | | ----- |
| 28-12-2018 00:00 || d1 | | 0.018 |
| 28-12-2018 00:15 || d1 | | 0.017 |
| 28-12-2018 00:30 || d1 | | 0.012 |
| 28-12-2018 00:45 || d1 | | 0.010 |
| : : || d1 | | : |
| 28-12-2018 23:15 || d1 | | 0.012 |
| 28-12-2018 23:30 || d1 | | 0.013 |
| 28-12-2018 23:45 || d1 | | 0.014 |
| 29-12-2018 00:00 || d2 | | 0.019 |
| 29-12-2018 00:15 || d2 | | 0.020 |
| .... || d2 | | ... |
| . || . | | . |
| . || . | | . |
| 31-01-2019 23:45 || d2 | | . |
我已尝试使用以下代码，但主数据框未更新。下面的代码正在反转这些值。另外，我尝试过 inplace=True 但出现错误。
df[df['DeviceID'].str.contains('d1') & df['date'].str.contains('28-12-2018')].Value.iloc[::-1]
我想提供一组不同的设备(例如 d1、d3、d5、d9)及其相应的日期(例如 d1 为 [28-12-2018, 30-12-2018]，[03-01-2019] 、05-01-2019、09-01-2018] 对于 d2 等等)。给定设备的反转值及其相应日期应反射(reflect)在主数据框中。
最佳答案
我能想到的一种方法是重新索引，但在这种情况下，您需要数据框中所有索引的列表，所以这应该可行:
# get the list of indices to reverse
indices_rev=df[df['DeviceID'].str.contains('d1') & df['date'].str.contains('28-12-2018')].iloc[::-1].index
# get list of indices to not reverse
indices_keep=df[~df['DeviceID'].str.contains('d1') | ~df['date'].str.contains('28-12-2018')].index
# add the lists
indices=indices_rev.append(indices_keep)
# reindex with the new list of indices
df=df.reindex(indices)
df
关于python - 如何根据pandas数据框中的多个条件反转列值？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/67384545/