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python - 找到列中的值并基于它在 pandas 中创建一个新的数据框

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 15:03:56 24 4
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我有一个以下格式的变量fg = 2017-20 。这是一个字符串。我还有一个数据框:

  flag     №
2017-18 389
2017-19 390
2017-20 391
2017-21 392
2017-22 393
2017-23 394
...

我需要在 fg 列中找到这个值 ( "flag" )并在 391 列中选择适当的值(在示例中为 "№" ) 。然后创建新的数据框,其中还将有一列 "№" 。将此值添加到此数据帧并迭代 53 次。结果应该如下所示:

 №_new
391
392
393
394
395
...
442
443
444

看起来并不难,但是根据其他问题我找不到合适的东西。请问有人可以提供建议吗?

最佳答案

您需要boolean indexingloc用于过滤,然后通过 values 转换为 numpy 数组,将一项 Series 转换为标量并通过 [0] 选择第一个值。

最后使用numpy.arange创建新的DataFrame .

fg = '2017-20'
val = df.loc[df['flag'] == fg, '№'].values[0]
print (val)
391

df1 = pd.DataFrame({'№_new':np.arange(val, val+53)})
print (df1)
№_new
0 391
1 392
2 393
3 394
4 395
5 396
6 397
7 398
8 399
9 400
10 401
11 402
..
..

关于python - 找到列中的值并基于它在 pandas 中创建一个新的数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44824089/

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