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是否可以根据不同列中的尾随行在 pandas 数据框中进行计算？像这样的东西。

frame = pd.DataFrame({'a' : [True, False, True, False],
                  'b' : [25, 22, 55, 35]})

我希望输出是这样的：

A     B     C
True  25    
False 22   44
True  55   55
False 35   70

当 A列中的尾随行为 False 时，C 列与 B列相同，当A 列中的尾随行为 True时，C 列是 B * 2列？

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您可以使用whereSeries 方法：

In [11]: frame['b'].where(frame['a'], 2 * frame['b'])
Out[11]:
0    25
1    44
2    55
3    70
Name: b, dtype: int64

In [12]: frame['c'] = frame['b'].where(frame['a'], 2 * frame['b'])

或者，您可以使用apply（但这通常会更慢）：

In [21]: frame.apply(lambda x: 2 * x['b'] if x['a'] else x['b'], axis=1

由于您使用的是“尾随行”，因此您将需要使用shift：

In [31]: frame['a'].shift()
Out[31]:
0      NaN
1     True
2    False
3     True
Name: a, dtype: object

In [32]: frame['a'].shift().fillna(False)  # actually this is not needed, but perhaps clearer
Out[32]:
0    False
1     True
2    False
3     True
Name: a, dtype: object

并使用 where 反过来：

In [33]: c = (2 * frame['b']).where(frame['a'].shift().fillna(False), frame['b'])

In [34]: c
Out[34]:
0    25
1    44
2    55
3    70
Name: b, dtype: int64

并更改第一行（例如，更改为 NaN，在 Pandas 中，我们使用 NaN 表示缺失数据）

In [35]: c = c.astype(np.float)  # needs to accept NaN

In [36]: c.iloc[0] = np.nan

In [36]: frame['c'] = c

In [37]: frame
Out[37]:
       a   b   c
0   True  25 NaN
1  False  22  44
2   True  55  55
3  False  35  70
于 2013-07-31T09:32:41.297 回答