使用分配和作为参数传递的变量根据前一行更改列的值

Question

让它成为以下Python熊猫数据框：

code	visit_time	flag	other	counter
0	NaT	True	X	3
0	1 days 03:00:12	False	Y	1
0	NaT	False	X	3
0	0 days 05:00:00	True	X	2
1	NaT	False	Z	3
1	NaT	True	X	3
1	1 days 03:00:12	False	Y	1
2	NaT	True	X	3
2	5 days 10:01:12	True	Y	0

要解决这个问题，只需要列：code, visit_time 和 flag。

每一行的值为 visit_time，前一行的值为 NaT。知道这一点，我想在数据框中做下一个修改：

将具有非空值 visit_time 的行的标志设置为与其前一行相同的值。

使用的代码@Cameron Riddell：

out = df.assign(
    flag=df['flag'].mask(df['visit_time'].notnull(), df['flag'].shift())
)

print(out)
   code      visit_time   flag other  counter
0     0             NaT   True     X        3
1     0 1 days 03:00:12   True     Y        1
2     0             NaT  False     X        3
3     0 0 days 05:00:00  False     X        2
4     1             NaT  False     Z        3
5     1             NaT   True     X        3
6     1 1 days 03:00:12   True     Y        1
7     2             NaT   True     X        3
8     2 5 days 10:01:12   True     Y        0

问题是我想在一个函数中重用代码，所以 flag 列将存储在一个变量中，比如 name。如果我使用以下代码，则会在 DataFrame 中创建一个新列 name。

name = 'flag'
out = df.assign(
    name=df[name].mask(df['visit_time'].notnull(), df[name].shift())
)

我怎样才能获得相同的功能，但能够修改参数传递的列的值？

Answer 1

您可以使用 ** 将字典解压到关键字参数中：

name = 'flag'
out = df.assign(**{name: df[name].mask(df['visit_time'].notnull(), df[name].shift())})

使用分配和作为参数传递的变量根据前一行更改列的值

Change values of a column based on the previous row using assign and a variable passed as a parameter

python

timedelta

dataframe

pandas