Pandas groupby+ifelse+将新列添加回原始d

Question

我有一个如下所示的数据帧。最右边的列是我想要的列：

Group   Value1  Value2   TargetColumn   
1        1         2         0
1        2         2         1
1        3         3         1
1        4         4         1
2        6         9         0
2        7         5         0
2        8         6         0
2        9         7         0

如果给定行中Value2的值高于前一行中Value1的值，则返回1 else 0。我希望执行按Group分组的ifelse操作，然后将TargetColumn添加回原始数据帧

我通常会尝试以下方法：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Group': [1,1,1,1,2,2,2,2], 'Value1': [1,2,3,4,6,7,8,9], 'Value2': [2,2,3,4,9,5,6,7]})

 df['TargetColumn'] = df.groupby(['Group'])(np.where(['Value2'] > ['Value1'].shift() , 1, 0))

Answer 1

您可以按^{}（>）列Value1按^{}ed列Value1比较True/False到1/0的最后一个强制布尔掩码到整数：

df['TargetColumn'] = df['Value2'].gt(df.groupby('Group')['Value1'].shift()).astype(int)

或者使用^{}：

df['TargetColumn'] = np.where(df['Value2'].gt(df.groupby('Group')['Value1'].shift()), 1, 0)

---

print (df)

   Group  Value1  Value2  TargetColumn
0      1       1       2             0
1      1       2       2             1
2      1       3       3             1
3      1       4       4             1
4      2       6       9             0
5      2       7       5             0
6      2       8       6             0
7      2       9       7             0