使用 pandas .loc 创建新列

Question

我的数据集如下所示：

ex = pd.DataFrame.from_dict({'grp1': np.random.choice('A B'.split(), 20), 'grp2': np.random.choice([1, 2], 20), 'var1': np.random.rand(20), 'var2': np.random.randint(20)})

我想在组中创建具有下一个值的新列，但以下代码导致SettingWithCopyWarning：

ex[['next_var1', 'next_var2']] = ex.groupby(['grp1', 'grp2'])[['var1', 'var2']].shift(-1)

因此我尝试使用.loc：

ex.loc[:, ['next_var1', 'next_var2']] = ex.groupby(['grp1', 'grp2'])[['var1', 'var2']].shift(-1)

但是，它会导致错误：

KeyError：“[列] 中没有 [Index(['next_var1', 'next_var2'], dtype='object')]”

.loc 的用法有什么问题？

Answer 1

使用loc，您无法创建新列。但你可以这样做：

ex['next_var1'], ex['next_var2'] = None, None

ex.loc[:, ['next_var1', 'next_var2']] = ex.groupby(['grp1', 'grp2'])[['var1', 'var2']].shift(-1).values

不过你也可以这样做：

ex[['next_var1', 'next_var2']] = ex.groupby(['grp1', 'grp2'])[['var1', 'var2']].shift(-1)

这是您尝试过的，但它适用于 python 3.7 和 pandas 0.25。