通过添加具有条件的两个相邻行来创建列

Question

创建填充 C 列的 E 列。如果 D <10，则填充前一行和当前行的 C。

这是我的输入数据集：

I,A,B,C,D
1,P,100+,L,15
2,P,100+,M,9
3,P,100+,N,15
4,P,100+,O,15
5,Q,100+,L,2
6,Q,100+,M,15
7,Q,100+,N,3
8,Q,100+,O,15

我尝试使用一些 for 循环。但是，我认为我们可以使用 shift 或 append 函数来完成这个。但是，我使用 shift 函数时出现值错误。

期望的输出：

I,A,B,C,D,E
1,P,100+,L,15,L
2,P,100+,M,9,M+N
3,P,100+,N,15,M+N
4,P,100+,O,15,O
5,Q,100+,L,2,L+O
6,Q,100+,M,15,M+N
7,Q,100+,N,3,M+N
8,Q,100+,O,15,L+O

我正在计算上面所需输出 table 中给出的 E 列。

Answer 1

想法是通过用 Series.where and forward filling only one missing value, then set new column by numpy.where with GroupBy.transform 和 join:

掩码替换索引值来创建辅助组

m = df['D'].lt(10)
g = df.index.to_series().where(m).ffill(limit=1)
df['E'] = np.where(g.notna(), df['C'].groupby(g.fillna(-1)).transform('+'.join), df['C'])
print (df)
   I  A     B  C   D    E
0  1  P  100+  L  15    L
1  2  P  100+  M   9  M+N
2  3  P  100+  N  15  M+N
3  4  P  100+  O  15    O
4  5  Q  100+  L   2  L+M
5  6  Q  100+  M  15  L+M
6  7  Q  100+  N   3  N+O
7  8  Q  100+  O  15  N+O

Answer 2

使用 np.where 和 pd.shift

##will populate C values index+1 where the condition is True 
df['E'] = np.where( df['D'] < 10,df.loc[df.index + 1,'C'] , df['C'])
##Appending the values of C and E
df['E'] = df.apply(lambda x: x.C + '+' + x.E if x.C != x.E else x.C, axis=1)
df['F'] = df['E'].shift(1)
##Copying the values at index+1 position where the condition is True
df['E'] = df.apply(lambda x: x.F if '+' in str(x.F) else x.E, axis=1)

df.drop('F', axis=1, inplace=True)

输出

   I  A     B  C   D    E
0  1  P  100+  L  15    L
1  2  P  100+  M   9  M+N
2  3  P  100+  N  15  M+N
3  4  P  100+  O  15    O
4  5  Q  100+  L   2  L+M
5  6  Q  100+  M  15  L+M
6  7  Q  100+  N   3  N+O
7  8  Q  100+  O  15  N+O

通过添加具有条件的两个相邻行来创建列

Creating a column by addition of two adjacent rows with a condition

python

merge

shift

pandas

pandas-groupby