Python 3.x 根据条件在数据帧中添加新行

我有一种情况，我想在满足某个条件后添加一个新行。我的dat框架如下所示：

ID            Event          Date
1             A              2019-11-12
1             B              2019-11-13
1             C              2019-11-18
1             D              2019-11-20
2             A              2019-11-20
2             B              2019-11-20

当ID值从1变为2时，我想在两者之间添加一行。事件列单元格应包含“今天”作为事件名称，日期列应包含今天的日期

输出应该如下所示：

 ID            Event          Date
 1             A              2019-11-12
 1             B              2019-11-13
 1             C              2019-11-18
 1             D              2019-11-20
 1             Today          2020-04-24
 2             A              2019-11-20
 2             B              2019-11-20

---

我应该如何做到这一点

如果需要在每个组之间追加新行，如果有更改，请使用：

df1 = (df[df['ID'].ne(df['ID'].shift(-1).ffill())]
       .assign(Event='today', 
               Date = pd.Timestamp.today().floor('d')))
print (df1)
   ID  Event       Date
3   1  today 2020-04-24

或：

---

然后使用排序索引值添加到原始：

df = df.append(df1).sort_index(kind='mergesort')
print (df)

   ID  Event       Date
0   1      A 2019-11-12
1   1      B 2019-11-13
2   1      C 2019-11-18
3   1      D 2019-11-20
3   1  today 2020-04-24
4   2      A 2019-11-20
5   2      B 2019-11-20

---

嗯！可能还有其他方法可以做到这一点，但我发现的方法如下：

首先将数据分为两个数据帧。比如说df1和df2

然后使用df1.append（new_df）将新的数据帧添加到末尾

接下来使用重新加入它们。追加（df2）

---

ID

列还有另一个值，如果更改，是否需要添加新行？@jezrael:是的，还有其他值，如果值从一个值更改为另一个值，则应添加新行。让我试试您的解决方案，直到不起作用为止？@jezrael:no。对于许多ID，行的位置仍然不正确。我不确定这里出了什么问题，代码似乎是正确的。我正在寻找解决这个问题的另一个主要问题，我有，如果这可以很容易地解决。你介意看看那个吗？是的。那是对的。。这是我的主要痛点，我没有看到正确的输出。需要追加的新行位于错误的位置，我不确定问题的原因。我应该如何共享我的输出以向您显示？@Django0602是索引默认值？如果不确定，请尝试

df=df。在我的解决方案之前重置索引（drop=True）

。

print (df1)

   ID  Event       Date
3   1  today 2020-04-24

df = df.append(df1).sort_index(kind='mergesort')
print (df)

   ID  Event       Date
0   1      A 2019-11-12
1   1      B 2019-11-13
2   1      C 2019-11-18
3   1      D 2019-11-20
3   1  today 2020-04-24
4   2      A 2019-11-20
5   2      B 2019-11-20

import pandas as pd
d = {'id' : [1,1,2], 'event' : ['a', 'b', 'c'], 'date':[12,21,30]}

**id    event   date
0   1   a   12
1   1   b   21
2   2   c   30**

to_append = pd.DataFrame({'id' : [1], 'event' : ['a'], 'date':[12]})

**id    event   date
0   1   a   12**


df = pd.DataFrame(d)

df1 = df.iloc[0:2, :]
df1 = df1.append(to_append)
df1 = df1.append(df2)

**id    event   date
 0  1   a   12
 1  1   b   21
 0  1   a   12
 2  2   c   30**