子集数据框:从原始df中获取先前值,但不在子集中

阿方索

我有一个如下数据框:

                        A
2018-10-16 15:11:00     100
2018-10-16 15:11:07     101
2018-10-16 15:11:11     102
2018-10-16 15:11:12     101
2018-10-16 15:11:13     100
2018-10-16 15:11:17     110
2018-10-16 15:11:20     103
2018-10-16 15:11:41     99
2018-10-16 15:11:54     107

还有一个子数据框,如下所示:

                        A
2018-10-16 15:11:11     102
2018-10-16 15:11:20     103
2018-10-16 15:11:41     99

我需要将其转换为以下内容:

                        A       New
2018-10-16 15:11:11     102     101
2018-10-16 15:11:20     103     110
2018-10-16 15:11:41     99      110

也就是说:对于每一行,取原始数据帧中的前一个值,而不是子集数据帧中的前一个值

阿方索

我终于做到了:

df:

    A
1   1000
2   1000
3   1001
4   1001
5   10
6   1000
7   1010
8   9
9   100000
10  6
11  999
12  10110
13  10111
14  1000

subnet_df:

    A
5   10
8   9
9   100000
10  6
12  10110
13  10111

subnet_indexs = subnet_df.index
aux_df = df.copy()
aux_df['NEW'] = aux_df['A']
aux_df.loc[subnet_indexs, new_column_name] = np.nan
aux_df[new_column_name].fillna(method='ffill', inplace=True)
subnet_df = aux_df.loc[subnet_indexs]

    A       NEW
5   10      1001.0
8   9       1010.0
9   100000  1010.0
10  6       1010.0
12  10110   999.0
13  10111   999.0

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