在dataframe python中，根据上面的值分配值

我有一个数据帧df1：

df1 = pd.DataFrame(data = {'DF_1A' : ["A", 2, "B", 4, 5,6], 'DF_1B' : [10, 25, 40, 10, 15,12],'DF_3B' : np.nan}) 

如果DF_1A中是数字（同一行），我必须为DF_3B赋值。
I上面有一个值，那么值是100，B是200。 毕竟，表格应该是这样的：

编辑： 所以我试着用另一种方式来解释。 将有穿过DF_1A柱的回路。让循环的每个元素都是x。然后：
-如果x是一个字母，则什么也不做
-如果x是数字，则有两种可能性
a） 如果x上方一行的值为字母，则在同一行的DF_3B列中指定字母（100或200）的等效值，其中为x
b） 如果x上方一行的值为数字，则在同一行的DF_3B列中，从上面一行中指定值DF_3B，其中为x

或者有其他更简单的方法

谢谢,，

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Jarek不是最好的解决方案，但这会起作用：

d1=pd.DataFrame（数据={'dfu 1A'：[“A”，2，“B”，4，5，6]，'DF_1B'：[10，25，40，10，15，12]，'DF_3B'：np.nan}

d1['temp']=np.where（d1['DF_1A'].shift（1）='A'，1,2）

d1['DF_3B']=np.where（d1['DF_1A'].str.isdigit（），100，np.nan）*d1['temp']

d1.drop（'temp'，轴=1，在位=True）

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d1.head（）。您没有指定如何存储替换值，因此我假设使用字典：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(data = {'DF_1A' : ["A", 2, "B", 4, 5, 6, "A", 8, 9, 10], 'DF_1B' : [10, 25, 40, 10, 15, 12, 1, 3.7, 5, -2], 'DF_3B' : np.nan})

#transcription dictionary
transcr = {"A": 100, "B": 200}
#transfer values from row DF_1A to DF_3B, if they are in the dictionary
df1["DF_3B"] = df1.loc[df1["DF_1A"].isin(transcr), "DF_1A"]
#forward filling and substition of letters with values
df1["DF_3B"] = df1["DF_3B"].fillna(method='ffill').replace(transcr)
#resetting rows that contain letters to NaN
df1.loc[df1["DF_1A"].isin(transcr), "DF_3B"] = np.nan

print(df1)

输出

  DF_1A  DF_1B  DF_3B
0     A   10.0    NaN
1     2   25.0  100.0
2     B   40.0    NaN
3     4   10.0  200.0
4     5   15.0  200.0
5     6   12.0  200.0
6     A    1.0    NaN
7     8    3.7  100.0
8     9    5.0  100.0
9    10   -2.0  100.0

请澄清“I上面有一个值，那么B的值是100，B的值是200。”如果DF_1A列中有一个上面的数值，那么DF_3B列中的值（与数字行在同一行）是100，B的值是200。请查看输出表以了解想法-DF_3B列。仍然不清楚。请您解释一下：“我在DF_1A列中有一个以上的数值，那么在DF_3B列中与数字行相同的行中的数值是100，对于B来说是200。”似乎@Jarek的意思是如果不是（DF_1A[I].isdigit（）），那么NaN elseif DF_1A[I-1]='A'&DF_1A[I]。isdigit（）那么100，否则200我就是表示感谢您对shiftng的想法！我想我可以用它来写一些代码：）当然，在同一个数据集上使用shift和sort时要小心，因为shift操作索引，sort不会隐式重置索引。谢谢！我曾想过使用字典，但不知道如何实现它。那更适合我的需要。谢谢