當當前行和先前行中的名稱（A 列中）匹配時，如何創建具有先前值（B 列中）的列？

Question

我想創建一個新列，復制“值”列中的值，該值對應於“名稱”列中的同一個人，但來自具有相同名稱的前一行。 當那個人沒有以前的值時，我想留下一個空字符串。

我嘗試使用此代碼，但它不起作用：

previous_value= []
col_list = df['Name'].values.tolist()

for idx in df.index:
    last_name= df['Name'].loc[idx] 
    last_value= df['Value'].loc[idx]
    
    for i in range(len(col_list)-1):
        actual_name= col_list[i+1]
        if last_name == actual_name:
            previous_value.append(last_value)
        else:
            previous_followers.append("")

我的想法是稍后將 previous_value 列表轉換為數據框，然后將其添加到原始數據框。

它應該是這樣的：

        Name    Value   Previous_value
1      Andrew   12         
2      Marco    10          
3      Philips   9 
4      Andrew    8           12
5      Oscar     7     
6      Peter    15    
7      Maria    25
8      Marco     3           10
9      Andrew    7           8
10     Oscar    19           7
11     Oscar    21          19
12     Maria     2          25

謝謝

Answer 1

這個問題之前在這里得到了回答。 您可以使用groupby和shift來實現此目的（盡管默認情況下您將獲得第一個條目的 NaN，而不是空字符串。

df = pd.DataFrame({'Name':[1,2,3,1,2,3,1,2,3],'Value':[0,1,2,3,4,5,6,7,8]})
df['Previous_Value'] = df.groupby('Name')['Value'].shift()

Answer 2

For 循環通常不能很好地與 pandas 混合使用。在這種情況下，您希望按名稱分組，然后將值向下移動一個以創建先前的值列。 這應該可以解決問題：

>>> df['previous_value'] = df.groupby('Name')['Value'].shift()
>>> df
       Name  Value  previous_value
0    Andrew     12             NaN
1     Marco     10             NaN
2   Philips      9             NaN
3    Andrew      8            12.0
4     Oscar      7             NaN
5     Peter     15             NaN
6     Maria     25             NaN
7     Marco      3            10.0
8    Andrew      9             8.0
9     Oscar     19             7.0
10    Oscar     21            19.0
11    Maria      2            25.0

然后，如果需要，您可以在新列上使用fillna('')將 NaN 替換為空字符串。