pandas只替換部分列

Question

這是我的意見：

import pandas as pd
import numpy as np

list1 = [10,79,6,38,4,557,12,220,46,22,45,22]
list2 = [4,3,23,6,234,47,312,2,426,42,435,23]

df = pd.DataFrame({'A' : list1, 'B' : list2}, columns = ['A', 'B'])
df['C'] = np.where (df['A'] > df['B'].shift(-2), 1, np.nan)
print (df)

產生這個輸出：

      A    B    C
0    10    4  NaN
1    79    3  1.0
2     6   23  NaN
3    38    6  NaN
4     4  234  NaN
5   557   47  1.0
6    12  312  NaN
7   220    2  1.0
8    46  426  NaN
9    22   42  NaN
10   45  435  NaN
11   22   23  NaN

我需要做的是將列'C'連續更改為三個1的一組，不重疊。 所需的輸出是：

      A    B    C
0    10    4  NaN
1    79    3  1.0
2     6   23  1.0
3    38    6  1.0
4     4  234  NaN
5   557   47  1.0
6    12  312  1.0
7   220    2  1.0
8    46  426  NaN
9    22   42  NaN
10   45  435  NaN
11   22   23  NaN

因此，第2,3和6行從NaN變為1.0。 第7行已經有1.0，它被忽略了。 第8行和第9行需要保持NaN，因為第7行是前一組的最后一個條目。

我不知道是否有更好的方法來構建將在創建時執行此操作的列'C'。

我已經嘗試了幾個版本的fillna和ffill，它們都沒有為我工作。

它看起來很復雜，但我試圖用這一行隔離每個1.0的行id：

print (df.loc[df['C'] == 1])

哪個正確輸出：

     A   B    C
1   79   3  1.0
5  557  47  1.0
7  220   2  1.0

即使我知道這些信息，我也不知道如何從那里開始。

大衛，非常感謝你的幫助

Answer 1

編輯：

更快的版本（感謝b2002）：

ii = df[pd.notnull(df.C)].index
dd = np.diff(ii)
jj = [ii[i] for i in range(1,len(ii)) if dd[i-1] > 2]
jj = [ii[0]] + jj

for ci in jj:
    df.C.values[ci:ci+3] = 1.0

---

首先通過查看C列中非空的點之間的差異（默認情況下包括第一個索引）來獲取所有起始點的索引，即所有1.0點和后面有兩個NaN的點，然后迭代在這些索引上使用loc來更改C列的切片：

ii = df[pd.notnull(df.C)].index
dd = np.diff(ii)
jj = [ii[i] for i in range(1,len(ii)) if dd[i-1] > 2]
jj = [ii[0]] + jj

for ci in jj:
    df.loc[ci:ci+2,'C'] = 1.0

結果：

      A    B    C
0    10    4  NaN
1    79    3  1.0
2     6   23  1.0
3    38    6  1.0
4     4  234  NaN
5   557   47  1.0
6    12  312  1.0
7   220    2  1.0
8    46  426  NaN
9    22   42  NaN
10   45  435  NaN
11   22   23  NaN

Answer 2

list1 = [10,79,6,38,4,557,12,220,46,22,45,22]
list2 = [4,3,23,6,234,47,312,2,426,42,435,23]

df = pd.DataFrame({'A' : list1, 'B' : list2}, columns = ['A', 'B'])
df['C'] = np.where (df['A'] > df['B'].shift(-2), 1, np.nan)

      A    B    C
0    10    4  NaN
1    79    3  1.0
2     6   23  NaN
3    38    6  NaN
4     4  234  NaN
5   557   47  1.0
6    12  312  NaN
7   220    2  1.0
8    46  426  NaN
9    22   42  NaN
10   45  435  NaN
11   22   23  NaN

從序列中創建一個數組：

a = np.array(df.C)

此函數將測試數組的片段以匹配模式，並將替換與另一個模式匹配的片段。 以前匹配的段將不會考慮用於將來的匹配（填充數大於1）。

def fill_segments(a, test_patterns, fill_patterns):
    # replace nans with zeros so fast numpy array_equal will work
    nan_idx = np.where(np.isnan(a))[0]
    np.put(a, nan_idx, 0.)
    col_index = list(np.arange(a.size))
    # loop forward through sequence comparing segment patterns
    for j in np.arange(len(test_patterns)):
        this_pattern = test_patterns[j]
        snip = len(this_pattern)
        rng = col_index[:-snip + 1]
        for i in rng:
            seg = a[col_index[i: i + snip]]
            if np.array_equal(seg, this_pattern):
                # when a match is found, replace values in array segment
                # with fill pattern
                pattern_indexes = col_index[i: i + snip]
                np.put(a, pattern_indexes, fill_patterns[j])
    # convert all fillers to ones
    np.put(a, np.where(a > 1.)[0], 1.)
    # convert zeros back to nans
    np.put(a, np.where(a == 0.)[0], np.nan)

    return a

要替換的模式：

p1 = [1., 1., 1.]
p2 = [1., 0., 1.]
p3 = [1., 1., 0.]
p4 = [1., 0., 0.]

和相應的填充模式：

f1 = [5., 5., 5.]
f2 = [4., 4., 4.]
f3 = [3., 3., 3.]
f4 = [2., 2., 2.]

make test_patterns和fill_patterns輸入

patterns = [p1, p2, p3, p4]
fills = [f1, f2, f3, f4]

運行功能：

a = fill_segments(a, patterns, fills)

將C分配給C列

df.C = a

DF：

      A    B    C
0    10    4  NaN
1    79    3  1.0
2     6   23  1.0
3    38    6  1.0
4     4  234  NaN
5   557   47  1.0
6    12  312  1.0
7   220    2  1.0
8    46  426  NaN
9    22   42  NaN
10   45  435  NaN
11   22   23  NaN

可能需要調整/添加模式和填充，具體取決於最初填充輸入列的方式和特定的結果序列規則。