使用3列中的值，创建一个新列，该列采用3列之一中的值

Question

我有一个包含3列的数据框candle，point并且time。如果蜡烛candle到达该点，请b创建一个新列，其中包含蜡烛到达该点的时间

我尝试这样做

df = pd.DataFrame({'candle':[23,22,25,23,22,23,25,25,22],'point':['a','a','a','b','b','c','b','c','a'],'time':['2019-07-05 12:22:22','2019-07-10 12:22:22','2019-07-15 12:22:22','2019-07-20 12:22:22','2019-07-25 12:22:22','2019-07-30 12:22:22','2019-07-35 12:22:22','2019-07-40 12:22:22','2019-07-45 12:22:22']})

df                                                                      
Out[5]: 
candle  point     time             
0  23  a  2019-07-05 12:22:22     
1  22  a  2019-07-10 12:22:22    
2  25  a  2019-07-15 12:22:22    
3  23  b  2019-07-20 12:22:22    
4  22  b  2019-07-25 12:22:22    
5  23  c  2019-07-30 12:22:22    
6  25  b  2019-07-35 12:22:22    
7  25  c  2019-07-40 12:22:22 
8  22  a  2019-07-45 12:22:22 



def arrival_dates(df,end):
    candle_at_target = df[df["point"] == end]
    df = df.merge(cars_at_target,how='left',on="candle")
    return df

end_point = 'b'

问题是，我不知道如何从这里继续

预期产量

candle  point     time             passed_time
0  23  a  2019-07-05 12:22:22    2019-07-20 12:22:22 
1  22  a  2019-07-10 12:22:22    2019-07-25 12:22:22
2  25  a  2019-07-15 12:22:22    2019-07-35 12:22:22
3  23  b  2019-07-20 12:22:22    2019-07-20 12:22:22
4  22  b  2019-07-25 12:22:22    2019-07-25 12:22:22
5  23  c  2019-07-30 12:22:22    2019-07-20 12:22:22
6  25  b  2019-07-35 12:22:22    2019-07-35 12:22:22
7  25  c  2019-07-40 12:22:22    2019-07-35 12:22:22
8  22  a  2019-07-45 12:22:22    2019-07-25 12:22:22

Answer 1

这样做：

df = pd.DataFrame({'candle':[23,22,25,23,22,23,25,25,22],'point':['a','a','a','b','b','c','b','c','a'],'time':['2019-07-05 12:22:22','2019-07-10 12:22:22','2019-07-15 12:22:22','2019-07-20 12:22:22','2019-07-25 12:22:22','2019-07-30 12:22:22','2019-07-35 12:22:22','2019-07-40 12:22:22','2019-07-45 12:22:22']})


times = df[df.point=='b'].set_index('candle').time
df['passed_time'] = df.candle.map(times)

map 当您要广播整个组的值时，此功能非常有用！

发生了什么？

让我们分解times变量：

df[df.point=='b']取point列值所在的所有行b

.set_index('candle')：我们将列设置candle为索引，以供以后与map一起使用

.time：我们感兴趣的time时候列point的b。

因此，现在我们有了一个times系列，其中每个值是每个蜡烛获取值的时间，b并且该系列的索引是蜡烛名称。

然后是map：在这种情况下，我们将函数应用于candle列并为其指定了timesSeries（但最好将其视为dict键是索引而值是Series值的地方）。

是什么map做的是，它看起来这个times系列，它填补了新passed_time列寻找使之间的匹配candle列和times指标，只要有一个匹配的列被填充times值。

这就是为什么该set_index('candle')步骤很关键的原因：否则您的times系列将具有原始索引，并且candle列和times系列之间将没有匹配项。

输出：

    A  B                    C          passed_time
0  23  a  2019-07-05 12:22:22  2019-07-20 12:22:22
1  22  a  2019-07-10 12:22:22  2019-07-25 12:22:22
2  25  a  2019-07-15 12:22:22  2019-07-35 12:22:22
3  23  b  2019-07-20 12:22:22  2019-07-20 12:22:22
4  22  b  2019-07-25 12:22:22  2019-07-25 12:22:22
5  23  c  2019-07-30 12:22:22  2019-07-20 12:22:22
6  25  b  2019-07-35 12:22:22  2019-07-35 12:22:22
7  25  c  2019-07-40 12:22:22  2019-07-35 12:22:22
8  22  a  2019-07-45 12:22:22  2019-07-25 12:22:22