熊猫根据另一列中的值创建新列，如果为False，则返回新列的先前值

Question

这是我一直在努力的Python熊猫问题。 可以说我有一个简单的数据帧df，其中df ['a'] = [1,2,3,1,4,6]和df ['b'] = [10,20,30,40,50,60] 。 我想创建第三列'c'，如果df ['a'] == 1，则df ['c'] = df ['b']。 如果为假，则df ['c'] = df ['c']的先前值。 我尝试使用np.where来实现此目的，但是结果却不是我所期望的。 有什么建议吗？

df = pd.DataFrame()
df['a'] = [1,2,3,1,4,6]
df['b'] = [10,20,30,40,50,60]
df['c'] = np.nan
df['c'] = np.where(df['a'] == 1, df['b'], df['c'].shift(1))

结果是：

   a   b     c
0  1  10  10.0
1  2  20   NaN
2  3  30   NaN
3  1  40  40.0
4  4  50   NaN
5  6  60   NaN

而我原本希望：

   a   b     c
0  1  10  10.0
1  2  20  10.0
2  3  30  10.0
3  1  40  40.0
4  4  50  40.0
5  6  60  40.0

Answer 1

尝试这个：

df.c.ffill(inplace=True)

输出：

   a   b     c
0  1  10  10.0
1  2  20  10.0
2  3  30  10.0
3  1  40  40.0
4  4  50  40.0
5  6  60  40.0