根據多個條件和以前的行值更改列熊貓

Question

我有這個數據框。 我需要將列排名中的 NaN 替換為基於多個條件的值。 如果列min高於max列的前 3 行，則rank等於min 。 否則，我需要復制rank的先前值

      max     min    rank
0  128.20  117.87  117.87
1  132.72  122.29  122.29
2  138.07  124.89  124.89
3  137.02  128.46     NaN
4  130.91  129.86     NaN
5  200.15  190.54     NaN
6  199.18  191.79     NaN
7  210.44  201.94     NaN

想要的結果是

      max     min    rank
0  128.20  117.87  117.87
1  132.72  122.29  122.29
2  138.07  124.89  124.89
3  137.02  128.46  124.89
4  130.91  129.86  124.89
5  200.15  190.54  190.54
6  199.18  191.79  190.54
7  210.44  201.94  201.94 

Answer 1

IIUC，這是一種方法：

df['rank'].mask(pd.concat([df['min'].shift(i) for i in range(3)], 1).apply(
    lambda x: x < df['min']).all(1), df['min']).ffill()

輸出：

      max     min    rank
0  128.20  117.87  117.87
1  132.72  122.29  122.29
2  138.07  124.89  124.89
3  137.02  128.46  124.89
4  130.91  129.86  124.89
5  200.15  190.54  190.54
6  199.18  191.79  190.54
7  210.44  201.94  201.94

Answer 2

你可以試試：

df["rank"].update(df[df["min"]>df["max"].rolling(3).max().shift(1)]["min"])
df["rank"].ffill(inplace=True)
>>> df
      max     min    rank
0  128.20  117.87  117.87
1  132.72  122.29  122.29
2  138.07  124.89  124.89
3  137.02  128.46  124.89
4  130.91  129.86  124.89
5  200.15  190.54  190.54
6  199.18  191.79  190.54
7  210.44  201.94  201.94

的rolling和shift功能被用來檢查當前min比大於max的三個先前的max 。

ffill繼承了先前的值。