如何根据其他两列中的条件创建和填充新列？

Question

如何创建一个新列并根据其他两列的条件用值填充它？

输入：

    import pandas as pd
    import numpy as np

    list1 = ['no','no','yes','yes','no','no','no','yes','no','yes','yes','no','no','no']
    list2 = ['no','no','no','no','no','yes','yes','no','no','no','no','no','yes','no']

    df = pd.DataFrame({'A' : list1, 'B' : list2}, columns = ['A', 'B'])

    df['C'] = np.where ((df['A'] == 'yes') & (df['A'].shift(1) == 'no'), 'X', np.nan)
    df['D'] = 'nan','nan','X','X','X','X','nan','X','X','X','X','X','X','nan'

    print (df)

输出：

          A    B    C    D
    0    no   no  nan  nan
    1    no   no  nan  nan
    2   yes   no    X    X
    3   yes   no  nan    X
    4    no   no  nan    X
    5    no  yes  nan    X
    6    no  yes  nan  nan
    7   yes   no    X    X
    8    no   no  nan    X
    9   yes   no    X    X
    10  yes   no  nan    X
    11   no   no  nan    X
    12   no  yes  nan    X
    13   no   no  nan  nan

将给出 A 列和 B 列，并且仅包含“是”或“否”值。 只能有三个可能的对（'no'-'no'、'yes'-'no' 或 'no'-'yes'）。 永远不会有“是”-“是”对。

目标是在遇到“是”-“否”对时在新列中放置一个“X”，然后继续填写“X”，直到出现“否”-“是”对。 这可能发生在几行或几百行上。

D 列显示了所需的输出。

C 列是当前失败的尝试。

任何人都可以帮忙吗？ 提前致谢。

Answer 1

尝试这个：

df["E"] = np.nan

# Use boolean indexing to set no-yes to placeholder value
df.loc[(df["A"] == "no") & (df["B"] == "yes"), "E"] = "PL"

# Shift placeholder down by one, as it seems from your example
# that you want X to be on the no-yes "stopping" row
df["E"] = df.E.shift(1)

# Then set the X value on the yes-no rows
df.loc[(df.A == "yes") & (df.B == "no"), "E"] = "X"
df["E"] = df.E.ffill() # Fill forward

# Fix placeholders
df.loc[df.E == "PL", "E"] = np.nan

结果：

    A   B   C   D   E
0   no  no  nan nan NaN
1   no  no  nan nan NaN
2   yes no  X   X   X
3   yes no  nan X   X
4   no  no  nan X   X
5   no  yes nan X   X
6   no  yes nan nan NaN
7   yes no  X   X   X
8   no  no  nan X   X
9   yes no  X   X   X
10  yes no  nan X   X
11  no  no  nan X   X
12  no  yes nan X   X
13  no  no  nan nan NaN

Answer 2

您可以使用 apply() 来做到这一点，

df['C'] = df[['A','B']].apply(yourfunction, axis=1)

您的功能可以在哪里：

def yourfunction(cols):
   col_A = cols[0]
   col_B = cols[1]
   if YOURLOGIC:
      return X

Answer 3

你可以试试这个方法。 在这里，我使用iterrows循环遍历行

import pandas as pd
import numpy as np

list1 = ['no','no','yes','yes','no','no','no','yes','no','yes','yes','no','no','no']
list2 = ['no','no','no','no','no','yes','yes','no','no','no','no','no','yes','no']

df = pd.DataFrame({'A' : list1, 'B' : list2}, columns = ['A', 'B'])

df['C'] = np.nan
to_check = 0
for ind, row in df.iterrows():
    if (row['A'] == 'yes') and (row['B'] == 'no'):
        to_check = 1
        df.loc[ind, 'C'] = 'X'
        continue
    
    if (row['A'] == 'no') and (row['B'] == 'yes'):
        if to_check == 1:
            df.loc[ind, 'C'] = 'X'
            to_check = 0
        continue

    if to_check == 1:
        df.loc[ind, 'C'] = 'X'


df['D'] = 'nan','nan','X','X','X','X','nan','X','X','X','X','X','X','nan'

print (df)

Answer 4

这将完成工作，

def needed_in():
  count = False
  for index in df.index:
    if df.loc[index, ["A", "B"]].tolist() == ["yes", "no"]:
      count = True
    
    if count:
      yield index

    if df.loc[index, ["A", "B"]].tolist() == ["no", "yes"]:
      count = False

df["C"] = np.nan
df.loc[needed_in(), "C"] = "X"

输出 -

	一个	乙	C
0	不	不	楠
1	不	不	楠
2	是的	不	X
3	是的	不	X
4	不	不	X
5	不	是的	X
6	不	是的	楠
7	是的	不	X
8	不	不	X
9	是的	不	X
10	是的	不	X
11	不	不	X
12	不	是的	X
13	不	不	楠