Python 将/map函数应用于前一行

对于函数及其应用程序仍然是新手，我想为数据帧创建一个新列

D

：

 df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [1, 3, 5], [4, 6, 7]], columns=['A', 'B', 'C'])

    A   B   C
 0  1   2   3
 1  1   3   5
 2  4   6   7

列

D

及其内容应通过函数创建，我认为这种方式：

 def my_func(B, C):
     if C > B.shift(1):
         df['D'] = 'right'
     return df['D']
 else:
      df['D'] = 'left'
      return df['D']

因此，简单地说：如果

C

中的值高于上一行

B

的值，则单元格将变为“右”，否则变为“左”。 我没有让它运行，不知为什么轮班不被接受，或者我收到了错误消息

级数的真值是模糊的。使用a.empty，a.bool（）， a、 item（）、a.any（）或a.all（）

欢迎提供有关如何最好地将函数用于此类任务的任何帮助，并应用shift（）

编辑：我正在寻找解决方案的“功能版本”，因为这是一个经常使用的程序

您还可以：

df.loc[df.C > df.B.shift(), 'D'] = 'left'
df.D = df.D.fillna('right')

   A  B  C      D
0  1  2  3  right
1  1  3  5   left
2  4  6  7   left

---

假设这是一个名为

df

A   B
0   0   
1   1   
2   2   
3   3   
4   4   

现在让我们假设我将shift应用于

B

列

将会发生的是

A   B
0   NaN   
1   0 
2   1   
3   2   
4   3

因此，当您尝试比较时，它会弹出一个错误，因为它正在尝试将数字与非数字（NaN）进行比较

所以现在这取决于你想对第一行做什么

现在谈谈为什么这个特殊的片段不起作用。 您试图做的是发送一个系列作为参数，并将它们进行比较以更新一行。。。。

C>B.shift（1）

注意C和B是串联的，这就是错误弹出的原因。因此，为了避免这种情况，您必须检查每行的条件并更新

D

这可以通过

df['D'] = ['right' if i > j else 'left' for i, j in zip(df.B.shift(), df.C)]

简单，对吧！？快乐编码

您可以使用：

如果需要功能：

def f(B, C):
    df['D'] = np.where(C > B.shift(), 'left', 'right')
    return df

print(f(df.B, df.C))
   A  B  C      D
0  1  2  3  right
1  1  3  5   left
2  4  6  7   left

或：

---

“我喜欢这个解决方案@jezrael，但我怎样才能在函数中实现它呢？你解释为什么我没有走多远，这让事情变得很清楚，@hashcode55。”。谢谢你。我只需要更好地掌握zip函数的实现。我永远不会发现我自己。。。。

def f(B, C):
    df['D'] = np.where(C > B.shift(), 'left', 'right')
    return df

print(f(df.B, df.C))
   A  B  C      D
0  1  2  3  right
1  1  3  5   left
2  4  6  7   left

def f(B, C):
    df['D'] = np.where(C > B.shift(), 'left', 'right')
    return df.D

print(f(df.B, df.C))
0    right
1     left
2     left
Name: D, dtype: object