Pandas 真假匹配答案

【问题标题】：Pandas True False MatchingPandas 真假匹配
【发布时间】：2020-08-16 17:52:01
【问题描述】：

对于这个表：

我想生成“desired_output”列。实现这一目标的一种方法可能是：

col_1 中的所有 True 值都直接传输到 desired_output（红色箭头）
在 desired_output 中，将 True 值置于任何现有 True 值之上（绿色箭头）

我尝试过的代码：

df['desired_output']=df.col_1.apply(lambda x: True if x.shift()==True else False)

谢谢

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe boolean calculated-columns

【解决方案1】：

您可以通过| 链接按位OR 原始值，并按Series.shift 移位值：

d = {"col1":[False,True,True,True,False,True,False,False,True,False,False,False]}
df = pd.DataFrame(d)

df['new'] = df.col1 | df.col1.shift(-1)
print (df)
     col1    new
0   False   True
1    True   True
2    True   True
3    True   True
4   False   True
5    True   True
6   False  False
7   False   True
8    True   True
9   False  False
10  False  False
11  False  False

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个

df['desired_output'] = df['col_1']
df.loc[1:, 'desired_output'] = df.col_1[1:].values | df.col_1[:-1].values
print(df)

【讨论】：

【解决方案3】：

如果这些被保存为字符串。 all_caps (真/假) 输入：

   col_1
0   True
1   True
2   False
3   True
4   True
5   False
6   Flase
7   True
8   False

代码：

df['desired']=df['col_1']
for i, e in enumerate(df['col_1']):
    if e=='True':
        df.at[i-1,'desired']=df.at[i,'col_1']
df = df[:(len(df)-1)]
df

输出：

   col_1    desired
0   True    True
1   True    True
2   False   True
3   True    True
4   True    True
5   False   False
6   Flase   True
7   True    True
8   False   False

【讨论】：

@AngusStevenson 如果将值保存为字符串，我的答案将特别有效。 “真”（类似于您在问题中的图片），而不是“真”。