Pandas：如何根据来自同一数据帧的数据创建列？

Question

我有一个类似的 Pandas 数据框

d = {'id': [1, 2, 2, 3], 'year': [2010, 2010,2011,2010], 'type' : ['A','B','B','A'], 'value': [20,2,8,3]}
df = pd.DataFrame(data = d)

那是

   id  year type  value
0   1  2010    A     20
1   2  2010    B      2
2   2  2011    B      8
3   3  2010    A      3

我想添加一个新列，其中包含一年后相同id和type ，如果它存在于 df 中（否则为 0 ）。 也就是说，预期的结果是

   id  year type  value  new_value
0   1  2010    A     20   0
1   2  2010    B      2   8
2   2  2011    B      8   0
3   3  2010    A      3   0

我想不出这样做的方法（我一直在尝试应用）。 有什么建议？

Answer 1

您可以尝试合并：

(df.merge(df.assign(year=df['year']-1)[['id','year','value']],
          on=['id','year'],
          how='left',
          suffixes=['','_y'])
   .fillna(0)
)

输出：

   id  year type  value  value_y
0   1  2010    A     20      0.0
1   2  2010    B      2      8.0
2   2  2011    B      8      0.0
3   3  2010    A      3      0.0

Answer 2

您可以使用方法shift ：

# first, you need to sort by id, type and year (already sorted in example)
df = df.sort_values(['id', 'type', 'year'])
cols = ['id', 'type']

mask = (df[cols].shift(-1, fill_value=False) == df[cols]).all(axis=1)
df['value'].shift(-1, fill_value=0).where(mask, 0)

输出：

0    0
1    8
2    0
3    0
Name: value, dtype: int64

Answer 3

这是另一个涉及字典的解决方案。

# Creating a key column
df['key'] = df[['id','year','type']].astype(str).sum(axis=1)
print(df)
       id  year type  value     key
    0   1  2010    A     20  12010A
    1   2  2010    B      2  22010B
    2   2  2011    B      8  22011B
    3   3  2010    A      3  32010A

现在，创建一个字典。

# Creating a dictionary
dict_of_columns = dict(zip(df.key, df.value))
print(dict_of_columns)
    {'12010A': 20, '22010B': 2, '22011B': 8, '32010A': 3}

现在，我们正在创建通过向每年加 1 并创建相应的键“new_value”并创建新键而获得的新年份列。

df['next_year']=df['year'] + 1
df['new_value'] = df[['id','next_year','type']].astype(str).sum(axis=1)
print(df)
       id  year type  value     key  next_year new_value
    0   1  2010    A     20  12010A       2011    12011A
    1   2  2010    B      2  22010B       2011    22011B
    2   2  2011    B      8  22011B       2012    22012B
    3   3  2010    A      3  32010A       2011    32011A

最后，将新键 - new_value映射到我们创建的字典并删除创建的列。

df['new_value'] = df['new_value'].map(dict_of_columns).fillna(0)
df = df.drop(['key','next_year'],axis=1)
print(df)
       id  year type  value  new_value
    0   1  2010    A     20        0.0
    1   2  2010    B      2        8.0
    2   2  2011    B      8        0.0
    3   3  2010    A      3        0.0