Pandas - 基于“下一行”值创建新列

Question

我有以下的数据框：

   date      country   
   6/1/18    USA
   6/1/18    BEL
   6/4/18    USA
   6/5/18    BEL
   6/6/18    USA

我希望创建一列，告诉你相应国家的下一个日期是什么。如果有助于理解，可以假定日期已经排序。如果日期是该国最后一个日期，您可以使用相同的日期或空值填充下一个日期。

   date      country   next_date
   6/1/18    USA       6/4/18
   6/1/18    BEL       6/5/18
   6/4/18    USA       6/6/18
   6/5/18    BEL       6/5/18
   6/6/18    USA       6/6/18

- JesusMonroe

Answer 1

您可以使用groupby和shift来填充下一个可用值，但是这样会使行没有下一个可用日期而成为NaN：

df.assign(ndate=df.groupby('country').date.shift(-1))

     date country   ndate
0  6/1/18     USA  6/4/18
1  6/1/18     BEL  6/5/18
2  6/4/18     USA  6/6/18
3  6/5/18     BEL     NaN
4  6/6/18     USA     NaN

如果您想要用最后一次查看的日期填写这些值，您只需使用 fillna 函数，并将其应用于您的 date 列：

df.assign(ndate=df.groupby('country').date.shift(-1)).fillna({'ndate': df.date})

     date country   ndate
0  6/1/18     USA  6/4/18
1  6/1/18     BEL  6/5/18
2  6/4/18     USA  6/6/18
3  6/5/18     BEL  6/5/18
4  6/6/18     USA  6/6/18

- user3483203

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你改变了使用ffill()的第一个答案了吗？ - JesusMonroe

是的，当ffill与date列使用相同的值时，实际上没有理由使用ffill。 - user3483203

明白了，那就谢谢了。 - JesusMonroe

Answer 2

您也可以使用 transform。我选择将最终日期留为空值(NaN)。

>>> df.assign(next_date=df.groupby('country')['date'].transform(
                  lambda group: group.shift(-1)))
     date country next_date
0  6/1/18     USA    6/4/18
1  6/1/18     BEL    6/5/18
2  6/4/18     USA    6/6/18
3  6/5/18     BEL       NaN
4  6/6/18     USA       NaN

- Alexander