Python 如何将一列的前10个值分配给dataframe中另一列的前10行？

我有一个有两列的数据框。我创建了一个新列，并将所有值都指定为“N”

假设Column1=Year，Column2=week，现在Column3（初始分配全部为'N'）在最近5周应等于'recent'，在这之前的所有周应等于'passweek'。如何使用group by和top 5 weeks子句？ 我该怎么做

年 周 C 2020 48 最近的 2020 47 最近的 2020 47 最近的 2020 46 最近的 2020 40 糕点 2019 52 糕点

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我为您的案例创建的示例数据集，我假设“C”列是新创建的列

     A  B  C
0    1  a  N
1    2  b  N
2    3  c  N
3    4  d  N
4    5  a  N
5    6  b  N
6    7  c  N
7    8  d  N
8    9  a  N
9   10  b  N
10  11  c  N
11  12  d  N
12  13  a  N
13  14  b  N
14  15  c  N

您可以使用下面的代码将新列的前10个值更改为列的前10个值

for i in range(10):
    df.loc[df['C'].index == i, 'C'] = df['A'].iloc[i]

结果是：

     A  B   C
0    1  a   1
1    2  b   2
2    3  c   3
3    4  d   4
4    5  a   5
5    6  b   6
6    7  c   7
7    8  d   8
8    9  a   9
9   10  b  10
10  11  c   N
11  12  d   N
12  13  a   N
13  14  b   N
14  15  c   N

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对于您的情况，这应该有效：

df['name_of_col_1'][:10]= df['name_of_col_3'][:10]

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请提供一个最小的、完整的、可复制的示例（）。假设索引是随机的，因为其他两列已排序，我们将如何访问a的前5行并将它们放入C？谢谢。成功了。但我发现了一个新的差异。假设Column 1=年，Column 2=周，现在Column 3在最近5周应等于'recent'，在这之前的所有周应等于'Pastweek'。我如何使用分组方式和前5周条款？这似乎是一个完全不同的问题，值得进一步研究。你查过了吗，这样的案子是否已经开审了？否则。请用一个新的帖子问这个问题，这样其他人可以更容易地找到它。这两个链接可能会对你有所帮助。我仍然建议添加一个新线程。