Pandas Dataframe - 添加具有另一行值的新列

Question

我正在尝试向我的 df 添加一个名为ordered_1day_ago的新列。

DataFrame 目前看起来是这样的：

物品编号	订购日期	数量
1个	12/2/21	3个
2个	12/3/21	2个
1个	12/3/21	2个
1个	12/4/21	3个

我希望它看起来像这样：

物品编号	订购日期	数量	ordered_1day_ago
1个	12/2/21	3个	0
2个	12/3/21	2个	0
1个	12/3/21	2个	3个
1个	12/4/21	3个	2个

itemID和ordered date必须用于在下一个 orderedDate 插入数量，如果它在一天之内，如果不在一天之内，则ordered_1day_ago为 0。

我们如何为此使用 pandas？

Answer 1

这是完整的解决方案：

import pandas as pd

# a dict to create th dataframe
d = {
    'itemID':[1,2,1,1], 
    'orderedDate':['12/2/21', '12/3/21', '12/3/21', '12/4/21'],
    'qty':[3,2,2,3]
    }

# the old dataframe
df = pd.DataFrame(d)
print(df)

# some function to do what you want to based on rows
def some_function(row):
    # code goes here
    z = row['itemID'] + row['qty']
    return z

# add the new column given the function above
df['ordered_1day_ago'] = df.apply(some_function, axis=1)


# the new datafdrame with the extra column
print(df)

这是原始的 df：

   itemID orderedDate  qty
0       1     12/2/21    3
1       2     12/3/21    2
2       1     12/3/21    2
3       1     12/4/21    3

这是添加了（示例）列的新 df：

   itemID orderedDate  qty  ordered_1day_ago
0       1     12/2/21    3                 4
1       2     12/3/21    2                 4
2       1     12/3/21    2                 3
3       1     12/4/21    3                 4

您可以修改 function 以包含您希望的任何条件，以便新列ordered_1day_ago包含您希望的结果。