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问从另一行中获取一个值，并根据当前行中包含的特定信息向当前行添加整个数据格式。
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Stack Overflow用户

提问于 2021-03-13 00:45:15

回答 2查看 165关注 0票数 1

虽然我知道如何根据某些数据(特别是关于this rock-solid answer的数据)获取特定行的信息，但我很难找到实现整个数据帧的最佳方法，希望不必遍历它。

我有“买入”和“卖出”交易的记录，都在同一个df中。触发每个“购买”事务的内容记录在保存“购买”事务的相应行中。我需要把这些信息复制到同等的“卖出”交易中。sell事务行包含"buy“事务的"ID”，后者是df的索引。

     Type   Trigger   Buy ID
ID   
11   buy     AA       ---
12   buy     BB       ---
13   sell    ---      11
14   sell    ---      12

所以我想要创建一个新的列。( "BuyTrigger")并将触发器从"buy“事务添加到"sell”行。我尝试过的(除其他外)：

df = data[data["Type"] == "sell"]
df["BuyTrigger"] = data.loc[df["Buy order ID"]]["Trigger"]

上面，我用sell事务创建了一个数据片段的副本，只是为了使处理更快。购买，这是返回所有的NANs为“购买触发器”。

我只想说清楚:有两种数据格式。数据包含所有记录；DF只包含sell事务。

预期结果：

     Type   Trigger   Buy ID  BuyTrigger
ID   
11   buy     AA       ---     --- 
12   buy     BB       ---     ---
13   sell    ---      11      AA
14   sell    ---      12      BB

我很感激你的帮助！

dataframe

python

python-3.x

pandas

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-03-13 02:05:16

您可以使用apply和df.loc来获得答案。我会这么做的。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'ID':[11,12,13,14],
                   'Type':['buy','buy','sell','sell'],
                   'Trigger':['AA','BB','---','---'],
                   'Buy_ID':['---','---',11,12]}).set_index('ID')
df["BuyTrigger"] = df['Buy_ID'].apply(lambda x: df.loc[x,'Trigger'] if x != '---' else np.NaN)
print (df)

这方面的产出如下：

    Type Trigger Buy_ID BuyTrigger
ID                                
11   buy      AA    ---        NaN
12   buy      BB    ---        NaN
13  sell     ---     11         AA
14  sell     ---     12         BB

与np.NaN不同，您还可以给出“-”。然后答案是：

    Type Trigger Buy_ID BuyTrigger
ID                                
11   buy      AA    ---        ---
12   buy      BB    ---        ---
13  sell     ---     11         AA
14  sell     ---     12         BB

票数 1

Stack Overflow用户

发布于 2021-03-13 01:46:57

下面是一个代码片段，它应该能做您想做的事情：

import pandas as pd

def handle(data):
    buy = data[data["Type"]=="buy"][["ID", "Trigger"]]
    df = data.merge(buy, left_on="Buy ID", right_on="ID", how="left", suffixes=("", "_"))
    df = df.drop(["ID_"], axis=1).rename(columns={"Trigger_": "BuyTrigger"})
    return df

data = pd.DataFrame({
    "ID": [11,12,13,14],
    "Type": ["buy", "buy", "sell", "sell"],
    "Trigger": ["AA", "BB", "", ""],
    "Buy ID": ["", "", 11, 12]
})
result = handle(data)

它的工作方式是：

选择包含购买information.

Merging的行

表，为每个buy.
Deleting/renaming查找相应的sell，这些列与您的描述一致。

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/66609004

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