python - 使用现有数据框中的数据在 Pandas 的数据框中添加列

Question

我有以下数据框，如下图所示:

我需要在现有数据框中再添加一列“Key”，如下图所示:

有没有办法根据字段和序列列创建列“Key”

Answer 1

这是一种解决方案。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Field': ['Indicator', 'A', 'B', 'Code', '1', '2', '3', 'Name', 'Address'],
                   'Count': [26785, 785, 26000, 12345, 45, 300, 12000, 12312, 1212],
                   'Seq': [1.0, 1.1, 1.1, 2.0, 2.1, 2.1, 2.1, 3.0, 4.0]})

sep = df.loc[df['Seq'].apply(lambda x: x == int(x)), 'Field'].tolist()

df['key'] = pd.Series(np.where(~df['Field'].isin(sep), None, df['Field'])).ffill()
df.loc[df['Field'] != df['key'], 'key'] += '+' + df['Field']

#    Count      Field  Seq          key
# 0  26785  Indicator  1.0    Indicator
# 1    785          A  1.1  Indicator+A
# 2  26000          B  1.1  Indicator+B
# 3  12345       Code  2.0         Code
# 4     45          1  2.1       Code+1
# 5    300          2  2.1       Code+2
# 6  12000          3  2.1       Code+3
# 7  12312       Name  3.0         Name
# 8   1212    Address  4.0      Address

说明

• 添加“key”列，并将 sep 中没有的值替换为 None，然后使用 ffill() 填充 无值。
• 仅在“字段”和“键”未对齐的情况下更新“键”列。