如何使用python apply / lambda / shift函数基于2列的值获取该特定列的前一行值？ [英] How to use python apply/lambda/shift function to get the previous row value of that particular column based on the value of 2 columns?

问题描述

我有2列（FN1和FN2），因此我必须再创建一列（最终）

I have 2 columns(FN1 and FN2) and based on these i have to create one more column(Final)

FN1     FN2    Final
False   False   1
True    True    1
False   False   1
True    False   2
True    True    2
False   False   1 
True    True    1
True    True    1

• 如果FN1如果为False，则Final将为1。

  • If FN1 is False, Final will be 1.

    如果FN2为True，则我将是Final的先前值。

    If FN2 is True i will be the previous value of Final.

    但是，如果FN2为False，我需要用
    的前一个值（最后加1）更新它（即递增1）

    But if FN2 is False i need to update it with the previous value of Final +1 (i.e. increment by 1)

    。我尝试使用 shift（）来做到这一点，但在这种情况下又无济于事。

    . I tried doing it using shift() but again that does not help in this scenario.

    FN1     FN2    Final
    False   False   1
    True    True    1
    False   False   1
    True    False   2
    True    True    2
    False   False   1 
    True    True    1
    True    True    1
    

    。

    推荐答案

    使用 np.select ：

    df1 = df.shift()
    
    cond1 = df['FN1'] == False
    cond2 = (df['FN1']==True) & (df['FN2'] ==True)
    cond3 = (df['FN1']==True) & (df['FN2'] == False)
    
    df['Final'] = np.select([cond1,cond2,cond3], [1, df1['Final'], df1['Final']+1])
    
    print(df)
    

    这篇关于如何使用python apply / lambda / shift函数基于2列的值获取该特定列的前一行值？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！