Python: Function 填写上一行一个非空值

Question

我有一个数据集，它主要是与紧急工作人员工作的轮班长度相关的 timedelta 值。 如果满足某些条件，则将班次时间与之前的班次长度时间相结合 ['Combined Time']

我遇到的问题是“最终时间”栏目。 为了不重复计算工作时间，如果合并了班次，例如第 3 行和第 6 行，则前一行应显示 NaT 或 0:00 小时，任何其他行应返回 ['Shift Time'] 值列。

我一直在尝试编写一个 function ，我可以应用它可以获得 ['Final Times'] 列，但在访问前一行到“Combined Time”值时遇到了麻烦。 到目前为止，我所做的让我获得了 2/3，但我完全迷失了填写 NaT/零部分的部分（第二个 if 或 elif 语句）。

def my_func(x):

    if pd.notnull(x['Combined Time']):
        return x['Combined Time']      
    else:
        return x['Shift Time']
    
df['Final Times'] = df.apply(my_func, axis=1)   

任何帮助将不胜感激！

干杯

Answer 1

您可以使用 pandas where() + bfill()用“检查”值填充前一行，因此my_func()将对其进行测试以计算“最终时间”。

df['Combined Time'] = df['Combined Time'].where(
                            df['Combined Time'].bfill(limit=1).isnull(), 
                            df['Combined Time'].fillna(pd.Timedelta('0:00:00')))

修改 function：

def my_func(x):
    if pd.notnull(x['Combined Time']):
        if x['Combined Time'] == pd.Timedelta('0:00:00'):
            return pd.NaT
        else:
            return x['Combined Time']
    else:
        return x['Shift Time']

申请：

df['Final Times'] = df.apply(my_func, axis=1)
df

结果：

    Shift Time       Combined Time      Final Times
0   0 days 13:00:00  NaT                0 days 13:00:00
1   0 days 07:00:00  0 days 00:00:00    NaT
2   0 days 01:19:00  0 days 08:19:48    0 days 08:19:48
3   0 days 07:00:00  NaT                0 days 07:00:00
4   0 days 14:00:00  0 days 00:00:00    NaT
5   0 days 02:00:00  0 days 16:00:00    0 days 16:00:00

加载数据：
（请将您的数据和格式粘贴为代码而不是屏幕截图）

df = pd.DataFrame({'Shift Time': [pd.Timedelta('13:00:00'), 
                             pd.Timedelta('7:00:00'),
                             pd.Timedelta('1:19:00'),
                             pd.Timedelta('7:00:00'),
                             pd.Timedelta('14:00:00'),
                             pd.Timedelta('2:00:00')],
                  'Combined Time': [np.nan, np.nan, 
                               pd.Timedelta('8:19:48'), 
                               np.nan, 
                               np.nan, 
                               pd.Timedelta('16:00:00')],
                  'Final Times': np.nan * 6})