我有以下问题：
名为df1的数据框如下所示：
Id PVF PM_year Year
0 A6489 75 25 2018
1 A175 56 54 2018
2 A2856 34 65 2018
3 A6489 35 150 2019
4 A175 45 700 2019
5 A2856 55 120 2019
6 A6489 205 100 2020
7 A2856 35 445 2020
我想创建一个名为PM_previous_year的新列，该列对于每个组合（ID + Year）等于相同ID和上一年的PM_year的值...
范例：
对于索引为3的行，Id为'A6489'，年份为2019。因此，新列“ PM_previous_year”的值应为ID相同（'A6489'）并且year等于的行的值2018（2019-1）。在这个简单的示例中，它对应于索引为0的行，索引为3的行中新列的期望值为25。
最后，此简短示例的目标DataFrame df2如下所示：
Id PVF PM_year Year PM_previous_year
0 A6489 75 25 2018 NaN
1 A175 56 54 2018 NaN
2 A2856 34 65 2018 NaN
3 A6489 35 150 2019 25.0
4 A175 45 700 2019 54.0
5 A2856 55 120 2019 65.0
6 A6489 205 100 2020 150.0
7 A2856 35 445 2020 120.0
我还没有找到任何明显的解决方案。也许有一种方法可以重塑df，但我对此并不十分熟悉。如果有人有任何想法，我将不胜感激。谢谢
如果可能，简化解决方案和PM_year每次Id使用的转移：
df['PM_previous_year'] = df.groupby('Id')['PM_year'].shift()
print (df)
Id PVF PM_year Year PM_previous_year
0 A6489 75 25 2018 NaN
1 A175 56 54 2018 NaN
2 A2856 34 65 2018 NaN
3 A6489 35 150 2019 25.0
4 A175 45 700 2019 54.0
5 A2856 55 120 2019 65.0
6 A6489 205 100 2020 150.0
7 A2856 35 445 2020 120.0
要么：
s = df.pivot('Year','Id','PM_year').shift().unstack().rename('PM_previous_year')
df = df.join(s, on=['Id','Year'])
print (df)
Id PVF PM_year Year PM_previous_year
0 A6489 75 25 2018 NaN
1 A175 56 54 2018 NaN
2 A2856 34 65 2018 NaN
3 A6489 35 150 2019 25.0
4 A175 45 700 2019 54.0
5 A2856 55 120 2019 65.0
6 A6489 205 100 2020 150.0
7 A2856 35 445 2020 120.0
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系[email protected] 删除。
我来说两句