pandas 通过条件创建新列并通过shift选择最大值

lf5gs5x2 于 12个月前发布在其他

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这是我的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        'a': [10, 20, 30, 400, 50, 60],
        'b': [897, 9, 33, 4, 55, 65]
    }
)

字符串
这是我想要的输出，我想创建列c。

a    b      c
0   10  897    NaN
1   20    9  897.0
2   30   33    NaN
3  400    4  400.0
4   50   55    NaN
5   60   65    NaN

型
以下是所需的步骤：
a）查找df.a > df.b的行
B）从上面的行中比较a的值和b的前一个值。如果它大于前一个b的值，则将a放在c列中，否则将前一个b。
举例来说：
a）符合df.a > df.b的1和3
B）从行1中，20小于897，因此选择897。但是在行3中，400大于33，因此选择它。
这张图片阐明了这一点：

的数据
这是我尝试过的，但它不起作用：

df.loc[df.a > df.b, 'c'] = max(df.a, df.b.shift(1))

型

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77734349/creating-a-new-column-by-a-condition-and-selecting-the-maximum-value-by-shift

4条答案

按热度按时间

uemypmqf1#

尝试：

mask = df.a > df.b
df.loc[mask, "c"] = np.where(df["a"] > df["b"].shift(), df["a"], df["b"].shift())[mask]

print(df)

字符串
打印：

a    b      c
0   10  897    NaN
1   20    9  897.0
2   30   33    NaN
3  400    4  400.0
4   50   55    NaN
5   60   65    NaN

型

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lsmd5eda2#

您可以使用np.maximum和Series.shift()获得具有适当移位的最大值，然后您可以使用np.where()使用NaN填充其余行：

df["c"] = np.where(
    df["a"] > df["b"],                     # If value in "a" > value in "b"
    np.maximum(df["a"], df["b"].shift(1)), # Use the max of "a" and shifted "b"
    np.nan                                 # Otherwise, fill with NaN
)
df

字符串
这将产生：

a    b      c
0   10  897    NaN
1   20    9  897.0
2   30   33    NaN
3  400    4  400.0
4   50   55    NaN
5   60   65    NaN

型

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qjp7pelc3#

另一个可能的解决方案：

df['c'] = np.where(df['b'].shift().gt(df['a']), df['b'].shift(), df['a'])
df['c'] = df['c'].where(df['a'].gt(df['b']))

字符串
输出量：

a    b      c
0   10  897    NaN
1   20    9  897.0
2   30   33    NaN
3  400    4  400.0
4   50   55    NaN
5   60   65    NaN

型

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ryhaxcpt4#

验证码

使用面具和滚动

cond = df['a'] > df['b']
df.loc[cond, 'c'] = df['b'].mask(cond, df['a']).rolling(2).max()

字符串
DF

a    b      c
0   10  897    NaN
1   20    9  897.0
2   30   33    NaN
3  400    4  400.0
4   50   55    NaN
5   60   65    NaN

型

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