pandas 如何向后迭代 Dataframe 直到满足指定条件，然后用新值继续迭代？

oxosxuxt 于 2023-02-02 发布在其他

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我有一个Pandas Dataframe 列叫做"元素"。它的值中有长度为9或7的数字。 Dataframe 的第一行总是有9个数字，最后一行总是有7个数字。
示例：

{element:[120000000, 8000000, 120003000, 7000000, 120003333, 120003444, 5000000]

我想创建另一个名为"assigned"的列。该列必须赋值，从 Dataframe 的后面开始，从列"element"中获取7数值，直到它满足9数值。然后使用它上次使用的7数值，并转到一个新行开始使用下一个7数值。
下面是一个例子：

{element:[120000000, 8000000, 120003000, 7000000, 120003333, 120003444, 5000000]}
{assigned:[8000000, 8000000, 7000000, 7000000, 5000000, 5000000, 5000000]}

老实说，我卡住了，不知道该怎么做。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75295272/how-to-iterate-backwards-through-dataframe-until-it-meets-specified-condition-t

2条答案

按热度按时间

bvjxkvbb1#

使用Series.where将100000000等较大值替换为缺失值，然后回填下一个值，最后转换为整数：

df['assigned'] = df['element'].where(df['element'].lt(100000000)).bfill().astype(int)
print (df)
     element  assigned
0  120000000   8000000
1    8000000   8000000
2  120003000   7000000
3    7000000   7000000
4  120003333   5000000
5  120003444   5000000
6    5000000   5000000

赞(0）回复(0）举报 2023-02-02

mwkjh3gx2#

一个选项是将str.len与bfill一起使用：

#is it a 7-digit number ?
m = df["element"].astype(str).str.len().eq(7)

df["assigned"] = df["element"].where(m).bfill(downcast="infer")

输出：

print(df)

     element  assigned
0  120000000   8000000
1    8000000   8000000
2  120003000   7000000
3    7000000   7000000
4  120003333   5000000
5  120003444   5000000
6    5000000   5000000

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