将函数应用/映射到前一行答案

【问题标题】：apply/ map function to prior row将函数应用/映射到前一行
【发布时间】：2016-10-11 20:18:16
【问题描述】：

对函数及其应用仍然很陌生我想为数据框创建一个新列D：

 df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [1, 3, 5], [4, 6, 7]], columns=['A', 'B', 'C'])

    A   B   C
 0  1   2   3
 1  1   3   5
 2  4   6   7

D 列及其内容应借助函数创建，我认为是这种方式：

 def my_func(B, C):
     if C > B.shift(1):
         df['D'] = 'right'
     return df['D']
 else:
      df['D'] = 'left'
      return df['D']

简单来说：如果C 中的值高于前一行中B 的值，则单元格将获得“右”，否则为“左”。我没有让它运行，不知何故不接受轮班或者我收到错误消息

Series 的真值是模棱两可的。使用 a.empty、a.bool()、 a.item()、a.any() 或 a.all()。

欢迎任何关于如何最好地使用此类任务的功能以及应用 shift() 的帮助。

编辑：我正在寻找解决方案的“功能版本”，因为这将是一个经常使用的过程。

【问题讨论】：

标签： python dictionary pandas dataframe

【解决方案1】：

你可以使用numpy.where:

df['D'] = np.where(df.C > df.B.shift(), 'left', 'right')
print (df)
   A  B  C      D
0  1  2  3  right
1  1  3  5   left
2  4  6  7   left

如果需要功能：

def f(B, C):
    df['D'] = np.where(C > B.shift(), 'left', 'right')
    return df

print(f(df.B, df.C))
   A  B  C      D
0  1  2  3  right
1  1  3  5   left
2  4  6  7   left

或者：

def f(B, C):
    df['D'] = np.where(C > B.shift(), 'left', 'right')
    return df.D

print(f(df.B, df.C))
0    right
1     left
2     left
Name: D, dtype: object

【讨论】：

我喜欢这个解决方案@jezrael，但是如何在函数中实现它？

【解决方案2】：

假设这是一个名为 df 的 pandas 数据框

现在假设我将 shift 应用到 B 列

会发生什么

所以现在当你尝试比较时，它会弹出一个错误，因为它试图将一个数字与非数字（NaN）的东西进行比较

所以现在这取决于你想对第一行做什么......

现在谈谈为什么这个特殊的 sn-p 不起作用。您要做的是发送一个系列作为参数并比较它们以更新单行.... C > B.shift(1) 请注意，C 和 B 是系列，这就是弹出错误的原因。因此，为避免这种情况，您必须检查每一行的条件并更新 D

这可以通过

df['D'] = ['right' if i > j else 'left' for i, j in zip(df.B.shift(), df.C)]

简单吧！？快乐编码！

【讨论】：

你对我为什么没有走远的解释清楚了很多，@hashcode55。谢谢你。我只需要更好地掌握 zip 函数的实现。我自己永远也不会发现......

【解决方案3】：

你也可以：

df.loc[df.C > df.B.shift(), 'D'] = 'left'
df.D = df.D.fillna('right')

   A  B  C      D
0  1  2  3  right
1  1  3  5   left
2  4  6  7   left

【讨论】：