基于前一行python数据框中的年份格式化月份

对于以下情况，是否有办法根据指数0中的值将截至12月的月份设置为“2017年12月”，并将12月后的月份设置为“2018年1月”？我正在使用Python 2.7

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['2017-18','','','','','','','','','','',''], ['APR', 'MAY', 'JUN', 'JULY', 'AUG', 'SEP', 'OCT', 'NOV', 'DEC', 'JAN', 'FEB', 'MAR']])

输出应如下所示：

df1 = pd.DataFrame([['2017-18','','','','','','','','','','',''], ['APR-2017', 'MAY-2017', 'JUN-2017', 'JULY-2017', 'AUG-2017', 'SEP-2017', 'OCT-2017', 'NOV-2017', 'DEC-2017', 'JAN-2018', 'FEB-2018', 'MAR-2018']])

对不起，我是新来的，所以不知道如何在这里粘贴数据帧，从而使用代码。

cumsum

+

iloc

---

我没能解决这个问题。抱歉，我不熟悉格式化或粘贴数据框。输出应为2017年4月、2017年5月、2017年6月、2017年7月、2017年8月、2017年9月、2017年10月、2017年11月、2017年12月、2018年1月、2018年2月、2018年3月。如果您有任何后续问题，最好打开一个新的帖子。谢谢，这很有效。但是，有没有办法自动完成呢。下一次是索引0中的2018-19，我不想在“cumsum+where”中手动替换“2017”和“2018”。@greenarrow现在更好了。当我尝试这样做时：

df2.iloc[1，1:][+='-'+pd.Series（np.where（df2.iloc[1,1:].eq（'JAN'）.cumsum（），'2018'，'2017'））

，它会将最后一列值即“TOTAL”替换为nan。请参阅数据帧2以获得更好的理解。现在它似乎起作用了：

df2.iloc[1，1:-1]+='-'+（df2.iloc[1,1:-1].eq（'JAN'）.cumsum（）+2017）。astype（str）

将其用于df2。谢谢@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ. 现在唯一的问题是，如果第一排是2018-19年而不是2017-18年。

df.iloc[1] += '-' + (df.iloc[1].eq('JAN').cumsum() + 2017).astype(str)

df
         0         1         2          3         4         5         6   \
0   2017-18                                                                
1  APR-2017  MAY-2017  JUN-2017  JULY-2017  AUG-2017  SEP-2017  OCT-2017   

         7         8         9         10        11  
0                                                    
1  NOV-2017  DEC-2017  JAN-2018  FEB-2018  MAR-2018