遍歷熊貓行並根據其他列中的值設置列值

Question

我有一個數據框，其中一列（col1）包含Y或N值。我想根據col1中的值將值（隨機數，不是重復數）分配給下一列（col2）-如果col1中的值等於N，則col2中的值將是某個數字，如果col1中的值等於Y，則col2中的值將重復前一個。 我試圖創建一個for循環並使用df.iterrows（）遍歷行，但是col2中的數字對於所有N都是相等的。

我要獲取的數據框示例：

df = pd.DataFrame([[N, Y, Y, N, N, Y], [1, 1, 1, 2, 3, 3]])

其中，每個新的N個新數字在其他列中分配，而每個Y的數字均與上一行相同。

Answer 1

假設一個DataFrame df：

df = pd.DataFrame(['N', 'Y', 'Y', 'N', 'N', 'Y'], columns=['YN'])
    YN
0   N
1   Y
2   Y
3   N
4   N
5   Y

---

使用itertuples （無重復）：

np.random.seed(42)
arr = np.arange(1, len(df[df.YN == 'N']) + 1)
np.random.shuffle(arr)

cnt = 0
for idx, val in enumerate(df.itertuples()):
    if df.YN[idx] == 'N':
        df.loc[idx, 'new'] = arr[cnt]
        cnt += 1
    else:
        df.loc[idx, 'new'] = np.NaN
df.new = df.new.ffill().astype(int)
df
    YN  new
0   N   1
1   Y   1
2   Y   1
3   N   2
4   N   3
5   Y   3

---

使用apply （可能會在較小的數字范圍內出現重復）：

np.random.seed(42)
df['new'] = df.YN.apply(lambda x: np.random.randint(10) if x == 'N' else np.NaN).ffill().astype(int)
    YN  new
0   N   6
1   Y   6
2   Y   6
3   N   3
4   N   7
5   Y   7