假设以下 Pandas df:
# Import dependency.
import pandas as pd
# Create data for df.
data = {'Value': [1000, 1020, 1011, 1010, 1030, 950, 1001, 1100, 1121, 1131],
'Dummy_Variable': [0,0,1,0,0,0,1,0,1,1]
}
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
display(df)
我想向 df 添加一个名为“Placeholder”的新列。 Placeholder 的值将基于“Dummy_Variable”列,并遵循以下规则:
- 如果之前所有行的“Dummy_Variable”值为 0,则该行的“Placeholder”值将等于该行的“Value”。
- 如果某行的“Dummy_Variable”值等于 1,则该行的“Placeholder”值将等于该行的“Value”。
- 如果某行的“Dummy_Variable”值等于 0,但其上一行的“Placeholder”值 >0,则该行的“Placeholder”值将等于该行的“Placeholder”值紧邻其上方的行。
期望的结果是一个带有新“Placeholder”列的 df,它看起来像通过运行以下代码生成的 df:
desired_data = {'Value': [1000, 1020, 1011, 1010, 1030, 950, 1001, 1100, 1121, 1131],
'Dummy_Variable': [0,0,1,0,0,0,1,0,1,1],
'Placeholder': [1000,1020,1011,1011,1011,1011,1001,1001,1121,1131]}
df1 = pd.DataFrame(desired_data)
display(df1)
我可以在 Excel 中轻松完成此操作,但我无法弄清楚如何在不使用循环的情况下在 Pandas 中完成此操作。任何帮助是极大的赞赏。谢谢!
最佳答案
您可以使用np.where为此:
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'Value': [1000, 1020, 1011, 1010, 1030, 950, 1001, 1100, 1121, 1131],
'Dummy_Variable': [0,0,1,0,0,0,1,0,1,1]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['Placeholder'] = np.where((df.Dummy_Variable.cumsum() == 0) | (df.Dummy_Variable == 1), df.Value, np.nan)
# now forward fill the remaining NaNs
df['Placeholder'].fillna(method='ffill', inplace=True)
df
Value Dummy_Variable Placeholder
0 1000 0 1000.0
1 1020 0 1020.0
2 1011 1 1011.0
3 1010 0 1011.0
4 1030 0 1011.0
5 950 0 1011.0
6 1001 1 1001.0
7 1100 0 1001.0
8 1121 1 1121.0
9 1131 1 1131.0
# check output:
desired_data = {'Value': [1000, 1020, 1011, 1010, 1030, 950, 1001, 1100, 1121, 1131],
'Dummy_Variable': [0,0,1,0,0,0,1,0,1,1],
'Placeholder': [1000,1020,1011,1011,1011,1011,1001,1001,1121,1131]}
df1 = pd.DataFrame(desired_data)
check = df['Placeholder'] == df1['Placeholder']
check.sum()==len(df1)
# True
关于python - 在 Pandas df 中创建新列,其中每行的值取决于紧邻其上方的行中不同列的值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/72904702/