基于链条对熊猫行实施循环计算

Question

我的代码块以下，

import pandas as pd
dat = (pd.DataFrame({'xx1' : [3,2,1], 'aa2' : ['qq', 'pp', 'qq'], 'xx3' : [4,5,6]})
        .sort_values(by = 'xx1')
        .reset_index(drop = True))
dat
for i in range(1, dat.shape[0]) :
    if (dat.loc[i, 'aa2'] == 'qq') :
        dat.loc[i, 'xx3'] = dat.loc[i - 1, 'xx3']

dat

第二个代码

for i in range(1, dat.shape[0]) :
    if (dat.loc[i, 'aa2'] == 'qq') :
        dat.loc[i, 'xx3'] = dat.loc[i - 1, 'xx3']

我想知道是否可以使用链条在第一个块中使用链条来实现 。意思是，我希望有以下的事情，

dat = (pd.DataFrame({'xx1' : [3,2,1], 'aa2' : ['qq', 'pp', 'qq'], 'xx3' : [4,5,6]})
        .sort_values(by = 'xx1')
        .reset_index(drop = True)
        ### implement the for loop here
     )

任何指针都会非常有帮助

Answer 1

您可以分配 xx3再次通过bask qq值并进行前进。由于循环从index = 1开始，因此我们从index = 1：输出启动掩码：

dat = (pd.DataFrame({'xx1' : [3,2,1], 'aa2' : ['qq', 'pp', 'qq'], 'xx3' : [4,5,6]})
        .sort_values(by = 'xx1')
        .reset_index(drop = True)
        .assign(xx3 = lambda df: df['xx3'].mask(df['aa2'].eq('qq') & (df.index!=0)).ffill().astype(df['xx3'].dtype))
      )

输出：

   xx1 aa2  xx3
0    1  qq    6
1    2  pp    5
2    3  qq    5