Как добавить значения в фрейм данных на основе перехода по столбцам на основе определенного числа?
У меня есть фрейм данных, например df:
df = pd.DataFrame({'Months': [4, 3], 'Type': ['A', 'B'], 1: [0, 1], 2: [0, 1], 3: [2, 1], 4: [2, 0], 5: [0, 0], 6: [0, 0], 7: [0, 0], 8: [0, 0], 9: [0, 0]})
Months Type 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 4 A 0 0 2 2 0 0 0 0 0
1 3 B 1 1 1 0 0 0 0 0 0
Для каждой строки я хотел бы посмотреть на значение df["Months"] (это будет количество столбцов, которые мы должны «перепрыгнуть»). Если в df[1] или за его пределами есть значение выше 0, я бы хотел перепрыгнуть столбцы n на основе числа в df["Months"], а затем добавить это же число, но умноженное на -1.
Итак, результат должен быть таким:
df = pd.DataFrame({'Months': [4, 3], 'Type': ['A', 'B'], 1: [0, 1], 2: [0, 1], 3: [2, 1], 4: [2, 0], 5: [0, -1], 6: [0, -1], 7: [0, -1], 8: [-2, 0], 9: [-2, 0]})
Months Type 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 4 A 0 0 2 2 0 0 0 -2 -2
1 3 B 1 1 1 0 -1 -1 -1 0 0
Кто-нибудь может мне помочь?
Например, в первой строке df["Months"] равен 4. Впервые значение, отличное от 0, должно быть найдено в df[3]. Затем мы должны перейти к следующим 4 столбцам и снова добавить это значение, но теперь умноженное на -1... это должно быть -2. После этого он должен сделать то же самое для следующего столбца или там, где он находит значение, отличное от 0.
Не могли бы вы уточнить add the value again? Вы выбираете значение из df[3], умножаете его на -1 и помещаете в df[8]? Что, если df[8] имеет ненулевое число? Под переходом вы подразумеваете добавление значения перехода + 1 к индексу (переход на 4 из df[3] означает переход к df[3+4+1])? After this, it should do the same thing вы имеете в виду, что мы идем к df[4] и повторяем операцию? Когда же тогда мы остановим алгоритм?
В чем именно вам нужна помощь? Мол, что вы пробовали и где застряли? Эта задача состоит из нескольких частей, поэтому неясно, с какой из них у вас возникли трудности. Например, умеете ли вы использовать df.apply() и Series.shift()? Возможно, вы захотите прочитать Почему вопрос «Может ли кто-нибудь мне помочь?» не полезный вопрос?
«сложить… но умножить на -1» — разве это не длинный способ сказать «вычесть»?
Эта часть описания может сбить с толку: «... число в df["Months"], а затем добавить это же число...», поскольку «то самое число» звучит так, как будто оно относится к «числу в df["Months"]».
Ответы 1
Начиная с:
Months Type 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 4 A 0 0 2 2 0 0 0 0 0
1 3 B 1 1 1 0 0 0 0 0 0
Делает:
# Move these columns to the index.
df = df.set_index(["Months", "Type"])
# Apply a per-row function that shifts all values by Months + 1
# and then multiplies by -1.
# Add the original and modified dfs together.
out = df + df.apply(
lambda x: x.shift(x.name[0] + 1, fill_value=0).mul(-1),
axis=1,
)
# Reset the index.
out = out.reset_index()
Выход:
Months Type 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 4 A 0 0 2 2 0 0 0 -2 -2
1 3 B 1 1 1 0 -1 -1 -1 0 0
Не могли бы вы пояснить правило на примере первой строки? (1) Вы берете 4 из «Месяцев». (2) К какому столбцу вы перепрыгиваете — 4 (
4:[2, 0])? (3) Что вы делаете дальше — берете значение из 4-го столбца, равное 2? (4) Что дальше — вы снова прыгаете на 4 столбца, чтобы добраться до столбца8:[-2, 0]? (5) Что дальше — вы умножаете все следующие столбцы после 8-го на отрицательное значение, полученное на шаге (3)?