如何根据条件移动给定索引的列元素？

Question

我最近开始使用Python和熊猫，请耐心听我说。 我有两列（A，B）的数据（dataframe），应该根据两列之间的某种关系按特定的顺序排列（假设对于给定的索引，列A的元素应该小于列B的元素），如果关系不满足，数据应该（仅对于A）从条件不满足的索引开始移动一行在整个柱的长度上都满足。在不满足条件的情况下，应该用NaN代替。你知道吗

我试过shift（1）函数。这仅在第一个元素不满足条件时有效，但如果有任何其他元素或多个元素不满足条件，则会在A列的开头而不是不满足条件的位置创建多个NaN。你知道吗

mdata1 = [[3,2],[5,4],[8,6],[10,7],[float('NaN'),9],[float('NaN'),11]]
mdf1 = pd.DataFrame(mdata1,columns=['A','B'])

for xt in range (0,len(mdf1)):
    if mdf1.A[xt]>mdf1.B[xt]:
        mdf1['A'] = mdf1['A'].shift(1)

实际结果

A   B
NaN 2
NaN 4
3.0 6
5.0 7
8.0 9
10.0    11

预期结果

A   B
NaN 2
3.0 4
5.0 6
NaN 7
8.0 9
10.0    11

Answer 1

我将从原始数据帧B列执行merge_asof，到只包含a列中非NaN值的数据帧。在新列中删除重复项将得到预期结果：

tmp = pd.merge_asof(mdf1, pd.DataFrame(mdf1.A.dropna().astype(np.int64)),
                    left_on='B', right_on='A', suffixes=('_x', ''))['A']

mdf1['A'] = np.where(tmp.duplicated(), np.nan, tmp)

Answer 2

我不明白你到底想做什么。但只要修改代码，我就能得到预期的结果：

for xt in range (0,len(mdf1)):
if mdf1.A[xt]>mdf1.B[xt]:
    mdf1.loc[xt:,'A'] = mdf1[xt:]['A'].shift(1)

shift（1）将整个列/数据帧移动一行，因此需要从所处的索引开始移动以获得所需的内容。你知道吗