Wie legen Sie die Werte einer neuen Spalte im Datenframe basierend auf der anderen Spalte und einem Schlüssel fest?

Question

Ich habe einen Datensatz wie folgt, der die Attribute des Spielers für jedes Spiel enthält. Der Datensatz ist im Pandas Dataframe-Format und nach Datum für jede characterId in absteigender Reihenfolge sortiert.

characterId date    kills deaths matchResult 
200   3-5-2014-22:30:10 10  12  0 
300   4-4-2014-23:30:10 10  13  1 
400   1-2-2014-17:30:10 9  10  1 
201   3-5-2014-22:20:05 11  16  0 
301   1-4-2014-20:20:05 18  15  1 

Ich möchte eine neue Spalte (nextResult) hinzuzufügen, der den Wert von matchResult des letzten Spiels enthält. Der neue Datenrahmen soll wie folgt aussehen:

characterId date    kills deaths matchResult nextResult 
200   3-5-2014-22:30:10 10  12  0    nan 
300   4-4-2014-23:30:10 10  13  1    0 
400   1-2-2014-17:30:10 9  10  1    1 
201   3-5-2014-22:20:05 11  16  0    nan 
301   1-4-2014-20:20:05 18  15  1    0  

Answer 1

Sie shift und where verwenden können, um zu überprüfen, um zu sehen, ob die characterId neu gestartet werden.

df['nextResult'] = df.shift(1)['matchResult'].where(df.characterid.diff().fillna(0).ge(0)) 

Ausgang:

characterid    date kills deaths matchResult nextResult 
0   200 3-5-2014-22:30:10  10  12   0   NaN 
1   300 4-4-2014-23:30:10  10  13   1   0.0 
2   400 1-2-2014-17:30:10  9  10   1   1.0 
3   201 3-5-2014-22:20:05  11  16   0   NaN 
4   301 1-4-2014-20:20:05  18  15   1   0.0 

---

df['nextResult'] = df.shift(1)['matchResult'].where(df.characterid.gt(df.shift(1).fillna('').characterid.astype(str))) 

Answer 2

einfach den Datenrahmen zugreifen, als ob es ein Wörterbuch waren:

import numpy as np # for np.NaN (or use NaN = float('nan')) 
df = pd.DataFrame({ ... }) # your dataframe possibly from a CSV 
df['nextResult'] = [np.NaN, 0, 1, np.NaN, 0] 

Für ein Intro zu Pandas https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

sehen