python - 根据现有列中的某些规则在新数据框列中设置值

Question

我想在现有数据框中创建一个新列，其中每行中的值以相邻列中的某些规则为条件。让我举个例子。我有以下字典:

d1={"commence_time":["12/6/2019 14:00", "12/7/2019 17:30", 
                     "12/7/2019 17:30","12/8/2019 19:30",
                     "12/9/2019 19:30","12/28/2019 15:00",
                     "12/28/2019 15:00","12/28/2019 15:00"],
"value1":["5","5","5","5","5","5","5","5"]}

我创建了以下数据框:

df1=pd.DataFrame(data=d1)

结果是:

    commence_time     value1
 0  12/6/2019 14:00     5
 1  12/7/2019 17:30     5
 2  12/7/2019 17:30     5
 3  12/8/2019 19:30     5
 4  12/9/2019 19:30     5
 5  12/28/2019 15:00    5
 6  12/28/2019 15:00    5
 7  12/28/2019 15:00    5

我想创建另一个名为 value2 的列，其中应用以下规则:如果开始时间后面跟着下一行中的不同开始时间，则第一行中的 value2 应等于 value1。如果开始时间与下一行(甚至可能是下一行)中的开始时间完全相同，则 value2 中的数字是 value1 的总和除以 5。预期结果为:

    commence_time   value1  value2
 0  12/6/2019 14:00    5      5
 1  12/7/2019 17:30    5     10
 2  12/7/2019 17:30    5     10
 3  12/8/2019 19:30    5      5
 4  12/9/2019 19:30    5      5
 5  12/28/2019 15:00   5     10
 6  12/28/2019 15:00   5     10
 7  12/28/2019 15:00   5     10

我真的不知道如何解决这个问题，所以我没有真正尝试任何东西。建议表示赞赏。

Answer 1

如果您的 DataFrame 按上述方式排序，那么这并不是连续检查，而可能只是重复检查。使用掩码仅向所需的行添加 5。

magic_num = 5

df1['value2'] = df1.value1.astype(int) + df1.commence_time.duplicated(keep=False)*magic_num

但是，如果确实需要连续行检查，而不是 DataFrame 中的任何位置，则可以检查移位值并查找大于 1 的组以将值添加到其中。

s = df1.commence_time.ne(df1.commence_time.shift()).cumsum()
df1['value2'] = df1.value1.astype(int) + (s.groupby(s).transform('size') > 1)*magic_num

<小时/>

      commence_time value1  value2
0   12/6/2019 14:00      5       5
1   12/7/2019 17:30      5      10
2   12/7/2019 17:30      5      10
3   12/8/2019 19:30      5       5
4   12/9/2019 19:30      5       5
5  12/28/2019 15:00      5      10
6  12/28/2019 15:00      5      10
7  12/28/2019 15:00      5      10