根据条件使用另一列的值创建新列

【问题标题】：create new column with values from another column based on condition根据条件使用另一列的值创建新列
【发布时间】：2022-01-07 19:40:12
【问题描述】：

我有一个数据框

A   B   Value   FY
1   5    a     2020
2   6    b     2020
3   7    c     2021
4   8    d     2021

我想创建一个“prev_FY”列，它查看“value”列和上一年，并填充到 FY 列的当年行中；我想要的输出是：

A   B   Value   FY     prev_FY
1   5    a     2020    
2   6    b     2020
3   7    c     2021      a
4   8    d     2021      b

我尝试使用pivottable，但它不起作用，因为值与 FY 对应的值保持不变。 SHIFT 函数不可行，因为我有数百万行。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe conditional-statements multiple-columns

【解决方案1】：

用途：

df['g'] = df.groupby('FY').cumcount()
df2 = df[['FY','Value','g']].assign(FY = df['FY'].add(1))

df = df.merge(df2, on=['FY','g'], how='left', suffixes=('','_prev')).drop('g', axis=1)
print (df)
   A  B Value    FY Value_prev
0  1  5     a  2020        NaN
1  2  6     b  2020        NaN
2  3  7     c  2021          a
3  4  8     d  2021          b

【讨论】：

感谢您的回复，问题：您是否连接任何列？因为我收到一个错误：只能将 str（不是“int”）连接到 str
@rohitD - 不，没有concatenating，不理解错误。
@rohitD - 代码的哪一部分返回错误？
第二行即df2 = df[['FY','Value','g']].assign(FY = df['FY'].add(1))
是的，它有效，非常感谢！