创建一个新的pandas列，该列基于id从一行中获取值
阿帕沃
我该如何在熊猫数据框中进行跟踪？我有一个时间序列，我想要创建一个新列，该列基于具有与前一个纪元的值相同的id值。见图片。我要执行以下操作：
- 创建名为的新列
previous_epoch_stage。 - 对于每个
id：
previous_epoch_stage用stageepoch-1行中的值填充列。- 但是如果epoch == 1，则
previous_epoch_stage用stage同一行中的值填充value 。
短信
通常，如果只需要访问的滞后版本，则无需创建额外的列epoch。df.groupby('id')然后，您只需['epoch'].shift(1)在每个分组数据框中引用即可。
但如果你真的坚持这样的话，使用解决方案布尔索引，shift()并且fillna()：
# Do the default lagged assignment for all rows where 'epoch' != 1
df['previous_epoch_stage'] = df.groupby('id')['epoch'].shift(1)
# Now fill NA's in-place from the 'stage' column
df['previous_epoch_stage'].fillna(df['stage'], inplace=True)
# and if you want to reverse fillna and the NaNs coercing your ints to floats:
df['previous_epoch_stage'] = df['previous_epoch_stage'].astype(int)
笔记：
- 如果我们假设/要求行从1开始按递增顺序排序，则可以快捷方式“
previous_epoch_stage使用stageepoch-1行中的值填充列”epochdf['stage'].head() - 还有一个有用的辅助函数
df.where(cond, other, ...)]（https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.where.html）进行向量化if-else，在这种情况下other，需要是一个函数（“可调用”），但在groupby上不能很好地发挥作用，因此请使用布尔索引。 - .shift（）很简洁，因为它允许您自定义
fill_value=NaN或指定任意值periods（+ ve或-ve）。
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