Python 如何根据逻辑条件提取列值

我有这样一个数据帧：

TotalCost Year Type
$100      2005 Honda
$200      2006 Toyota
$300      2007 Honda
$100      2005 Mazda
$400      2006 Honda
$300      2007 Honda

我想创建一个新的专栏来分析未来几年的总成本价值。例如，在第一行中，代码将显示一个

2005

Honda

。然后，它将在数据框的其余部分搜索

2006

Honda

，并将

2006

Honda

总成本作为一个名为
NextYearCost
的新列返回到找到
2005
Honda
的同一行

接下来，代码将转到数据帧的第二行。它将看到这是一辆
2006
Toyota
。然后，代码将在数据框中搜索
2007
和
Toyota
。但是，由于没有
2007
Toyota
，数据框将在
NextYearCost
列中返回
NA
。代码将为数据帧中的每一行执行此操作

具有新列的所需数据帧，
NextYearCost
：

TotalCost Year Type    NextYearCost
$100      2005 Honda   $200
$200      2006 Toyota  NA
$300      2007 Honda   NA
$100      2005 Mazda   $400
$400      2006 Mazda   NA
$300      2007 Honda   NA

也许是这样的：

df.loc[(df['column_name'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)]

谢谢
 这不是最优雅的解决方案，但在您的类别和年份+1上进行合并是可行的。（也可能需要检查重复项，例如我使用了本田2007的两个条目的原始数据，因此合并添加了重复的数据行）

然后，如果需要，可以删除一些列并清理结果表：

df.drop(['Year_y', 'next_year_y', 'next_year_x'], inplace=True, axis=1)
df.rename(columns={'TotalCost_x':'TotalCost', 'Year_x': 'Year', 'TotalCost_y': 'NextYearCost'}, inplace=True)
df
Out: 
   TotalCost    Type  Year  NextYearCost
0        100   Honda  2005         400.0
1        200  Toyota  2006           NaN
2        300   Honda  2007           NaN
3        100   Mazda  2005           NaN
4        400   Honda  2006         300.0
5        400   Honda  2006         300.0
6        300   Honda  2007           NaN

这很有效。我使用的实际数据帧在数据帧中有更多的列，所以我用
df=pd.merge（df[['next_year'，Type'，TotalCost']]，df，how='left'，left_on=['next_year'，Type']，right_on=['year'，Type']）过滤其中一个数据帧。
df.drop(['Year_y', 'next_year_y', 'next_year_x'], inplace=True, axis=1)
df.rename(columns={'TotalCost_x':'TotalCost', 'Year_x': 'Year', 'TotalCost_y': 'NextYearCost'}, inplace=True)
df
Out: 
   TotalCost    Type  Year  NextYearCost
0        100   Honda  2005         400.0
1        200  Toyota  2006           NaN
2        300   Honda  2007           NaN
3        100   Mazda  2005           NaN
4        400   Honda  2006         300.0
5        400   Honda  2006         300.0
6        300   Honda  2007           NaN