python - 根据另一列中的值减去选择一列中的值

Question

我有一个包含 4 列的数据框。我想从 col2 的第二个到最后一个条目减去 col2 的最后一个条目，并查看从第二个到最后一个条目减去最后一个条目是否大于 10。如果是，我想获取第一列中最后一个和倒数第二个的相应值，并将第一列中倒数第二个的值替换为 NaN，并创建另一个数据帧作为输出。有什么办法可以在 pandas 中做到这一点吗？

col1  col2   col3   col4
 e      21      1    2
 m      20      1    2
 k      9       1    2
 j      20      1    2

输出:

col1         col3   col4
[j, 'NaN']    1      2

我正在寻找基于查询的方法，以便通过应用groupby或过滤使以数据帧格式输出变得更容易。

到目前为止我已经尝试过的代码，但是它似乎不起作用。

last = df.iloc[-1]['col2']
second_to_last = df.iloc[-2]['col2']

difference = df.query("{ref} - {ref_1} > 10".format(ref=last, ref_1= second_to_last))

我在第 3 行遇到的错误:

ValueError: multi-line expressions are only valid in the context of data

Answer 1

您可以使用:

#get last and previous index values
last = df.index[-1]
second_to_last = df.index[-2]

#boolena mask - scalar
m1 = df.loc[last, 'col2'] - df.loc[second_to_last, 'col2'] > 10
#boolean mask - array
m2 = (df.index.isin([last, second_to_last]))
#chain together
m = m1 & m2
print (m)
[False False  True  True]

#filter
df1 = df[m]
print (df1)
  col1  col2  col3  col4
2    k     9     1     2
3    j    20     1     2

#get last row, remove unnecessary column
df2 = df1.iloc[[-1]].drop('col2', axis=1)
#convert value to lsit and add missing value
df2['col1'] = df2['col1'].apply(lambda x: list(x) + [np.nan])
print (df2)
       col1  col3  col4
3  [j, nan]     1     2