如何根據特定條件轉換和創建具有 0 和 1 的 pandas 列

Question

我想創建一個列churn ，如圖所示。 代碼應該對每年的列Col進行分組和比較，如果在下一年找到Col值，則分配 0。

在此示例中，2017 年缺少第 3 行。因此分配 1。

如何在 pandas 中執行此操作？

State ID    Col   Year  cost  Churn
CT    123   M     2016  10    0
CT    123   C     2016  15    0
CT    123   A     2016  10    1
CT    123   C     2016  20    0
CT    123   M     2017  10    0
CT    123   C     2017  15    0

Answer 1

首先通過Series.reindex和MultiIndex.from_product添加前 4 列的所有缺失組合，然后通過DataFrameGroupBy.shift每前 3 列移動，最后使用DataFrame.merge作為原始順序並刪除所有添加的行（如果沒有參數on使用 all兩個 DataFrame 中的列相同）：

s = df.assign(Churn=0).set_index(['State','ID','Col','Year'])['Churn']
df1 = df.merge(s.reindex(pd.MultiIndex.from_product(s.index.levels), fill_value=1)
                .groupby(level=[0,1,2])
                .shift(-1, fill_value=0)
                .reset_index())
print (df1)
  State   ID Col  Year  Churn
0    CT  123   M  2016      0
1    CT  123   C  2016      0
2    CT  123   A  2016      1
3    CT  123   M  2017      0
4    CT  123   C  2017      0