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python - python：在groupby pandas中迭代，根据以前的值添加新列

问题描述

我的数据框是：

id            beg                       end                 
client1     2021-10-19 16:01:01       2021-10-21 08:19:17                
client1     2021-10-21 10:41:53       2021-10-24 07:53:57  
client3     2021-10-21 09:00:00       2021-10-21 10:00:00       
client3     2021-10-21 10:00:00       2021-10-22 14:00:00             
client2     2021-10-21 10:00:00       2021-10-21 14:00:00

我想根据列的先前值添加列，id如下所示。

如果客户端出现不止一次，那么我想在该客户端的第二次出现时创建新列...

...否则什么都不放col1，col2

预期输出：

  id                 beg                   end                col1                col2
client1     2021-10-19 16:01:01    2021-10-21 08:19:17      -                      -          
client1     2021-10-21 10:41:53    2021-10-24 07:53:57       2021-10-21 08:19:17.  2021-10-21 10:41:53
client3     2021-10-21 09:00:00    2021-10-21 10:00:00       --                     --
client3     2021-10-21 10:00:00    2021-10-22 14:00:00      2021-10-21 10:00:00    2021-10-21 10:00:00
client2     2021-10-21 10:00:00    2021-10-21 14:00:00    2021-10-21 10:00:00   2021-10-21 14:00:00

标签： pythonpandas

解决方案

让我们从简单的方法开始（只获取之前的值）：

我们可以使用groupby+ shift：

df['col1'] = df.groupby('id')['end'].shift()

输出：

        id                  beg                  end                 col1
0  client1  2021-10-19 16:01:01  2021-10-21 08:19:17                  NaN
1  client1  2021-10-21 10:41:53  2021-10-24 07:53:57  2021-10-21 08:19:17
2  client3  2021-10-21 09:00:00  2021-10-21 10:00:00                  NaN
3  client3  2021-10-21 10:00:00  2021-10-22 14:00:00  2021-10-21 10:00:00
4  client2  2021-10-21 10:00:00  2021-10-21 14:00:00                  NaN

但是如果组只有一行，我们想要这个条件......所以我们可以where在组上使用和条件应用掩码size：

g = df.groupby('id')
m = g['beg'].transform('size').gt(1)
df['col1'] = g['end'].shift().where(m, df['beg'])
df['col2'] = df['beg'].where(df['col1'].notnull())
df['col2'] = df['col2'].where(m, df['end'])

输出：

        id                  beg                  end                 col1                 col2
0  client1  2021-10-19 16:01:01  2021-10-21 08:19:17                  NaN                  NaN
1  client1  2021-10-21 10:41:53  2021-10-24 07:53:57  2021-10-21 08:19:17  2021-10-21 10:41:53
2  client3  2021-10-21 09:00:00  2021-10-21 10:00:00                  NaN                  NaN
3  client3  2021-10-21 10:00:00  2021-10-22 14:00:00  2021-10-21 10:00:00  2021-10-21 10:00:00
4  client2  2021-10-21 10:00:00  2021-10-21 14:00:00  2021-10-21 10:00:00  2021-10-21 14:00:00

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