<p>可以将<a href="https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.replace.html" rel="nofollow noreferrer">^{<cd1>}</a><code>no change</code>与<code>np.nan</code>一起使用，并分别使用<code>bfill</code>和<code>ffill</code>选择第一个和最后一个有效值：</p>
<pre><code>df = df.replace('no change', np.nan)
df['first_status'] = df.bfill(axis=1).Date_1
df['last_status'] = df.loc[:,:'Date_4'].ffill(axis=1).Date_4
#df = df.fillna('no_change') # if needed
Client_ID Date_1 Date_2 Date_3 Date_4 first_status \
0 C1019876 relationship NaN NaN NaN relationship
1 C1018765 NaN single NaN NaN single
2 C1017654 single NaN relationship NaN single
3 C1016543 NaN relationship NaN single relationship
4 C1015432 NaN NaN single NaN single
last_status
0 relationship
1 single
2 relationship
3 single
4 single
</code></pre>
<p>如果有<code>Date</code>列到<code>n</code>，请使用<code>df.loc[:,:'Date_n'].ffill(axis=1).Date_n</code>作为<code>last_status</code></p>
使用列表推导式通过迭代多个其他列中的每一行来创建2个新列
回答此问题可获得 20 贡献值，回答如果被采纳可获得 50 分。
<p>我有一个名为<code>df</code>的数据帧，看起来与此类似（除了'Date'列的数量增加到<code>Date_8</code>并且有几百个客户机-我在这里简化了它）</p>
<pre><code>Client_ID Date_1 Date_2 Date_3 Date_4
C1019876 relationship no change no change no change
C1018765 no change single no change no change
C1017654 single no change relationship NaN
C1016543 NaN relationship no change single
C1015432 NaN no change single NaN
</code></pre>
<p>我想创建两个新列，<code>first_status</code>和<code>last_status</code><code>first_status</code>应等于4个日期列中的第一个给定关系状态，即<code>relationship</code>或<code>single</code>的第一个响应，而<code>last_status</code>应等于4个日期列中的最后一个给定关系状态。结果<code>df</code>应该是这样的</p>
<pre><code>Client_ID Date_1 Date_2 Date_3 Date_4 first_status last_status
C1019876 relationship no change no change no change relationship relationship
C1018765 no change single no change no change single single
C1017654 single no change relationship NaN single relationship
C1016543 NaN relationship no change single relationship single
C1015432 NaN no change single NaN single single
</code></pre>
<p>我认为这两列可以通过列表理解来创建，但我不知道如何创建。对于<code>first_status</code>列，我认为代码会对<code>df</code>中的每一行执行如下操作：</p>
<ul>
<li>查找给定值的第1 <code>Date</code>列（过滤掉NaN）</li>
<li>如果值=<code>no change</code>，则转到下一个<code>Date</code>列</li>
<li>如果值=<code>relationship</code>，<code>first_status</code>=<code>relationship</code></li>
<li>如果值=<code>single</code>，<code>first_status</code>=<code>single</code></li>
</ul>
<p>对于<code>last_status</code>列，我认为代码将在<code>df</code>中的每一行上执行如下操作：</p>
<ul>
<li>查找给定值的最后<code>Date</code>列（过滤掉NaN）</li>
<li>如果值=<code>no change</code>，则转到上一列<code>Date</code></li>
<li>如果值=<code>relationship</code>，<code>last_status</code>=<code>relationship</code></li>
<li>如果值=<code>single</code>，<code>last_status</code>=<code>single</code></li>
</ul>
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