Pandas:在行之间循环以更新列值

Question

以下是示例数据帧：

>>> df
point    x      y
0  0.1   NaN    NaN
1  0.2   NaN    NaN
2  0.3   5.0    NaN
3  0.4   NaN    NaN
4  0.5   NaN    1.0
5  0.6   NaN    NaN
6  0.7   1.0    1.0
7  0.8   NaN    NaN
8  0.9   NaN    NaN
9  1.1   NaN    NaN
10 1.2   NaN    NaN
11 1.3   NaN    NaN
12 1.4   NaN    2.0
13 1.5   NaN    NaN
14 1.6   NaN    NaN
15 1.7   NaN    NaN
16 0.1   NaN    NaN
17 0.2   NaN    NaN
18 0.3   NaN    NaN
19 0.4   NaN    NaN
20 0.5   NaN    NaN
21 0.6   2.0    NaN
22 0.7   NaN    NaN
23 1.1   NaN    NaN

从这个数据帧，我想更新point值。条件是当x或y不是NaN时，point的下一个值将被上一个point值替换，然后下一个点值应重新索引(循环.1到.6(。例如，在行索引(2(中，当point=0.3, x=5.0时，下一个point值也应0.3而不是0.4，然后，在行索引(4(中，点=0.5将被0.4取代(递归继续(

我想要的输出：

point    x      y
0  0.1   NaN    NaN
1  0.2   NaN    NaN
2  0.3   5.0    NaN
3  0.3   NaN    NaN
4  0.4   NaN    1.0
5  0.4   NaN    NaN
6  0.5   1.0    1.0
7  0.5   NaN    NaN
8  0.6   NaN    NaN
9  1.1   NaN    NaN
10 1.2   NaN    NaN
11 1.3   NaN    NaN
12 1.4   NaN    2.0
13 1.4   NaN    NaN
14 1.5   NaN    NaN
15 1.6   NaN    NaN
16 0.1   NaN    NaN
17 0.2   NaN    NaN
18 0.3   NaN    NaN
19 0.4   NaN    NaN
20 0.5   NaN    NaN
21 0.6   2.0    NaN
22 0.6   NaN    NaN
23 1.1   NaN    NaN

我尝试过的代码：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
df['point'] = df.groupby() #Don't know how should I approach

Answer 1

你能试试吗：

mask = df[['x', 'y']].any(axis=1).shift(1, fill_value=False)
point = df['point'].astype(int)
group = point.sub(point.shift(1)).ne(0).cumsum()
df['point'] = df['point'].sub(mask.groupby(group).cumsum().div(10))

>>> df
point    x    y
0     0.1  NaN  NaN
1     0.2  NaN  NaN
2     0.3  5.0  NaN
3     0.3  NaN  NaN
4     0.4  NaN  1.0
5     0.4  NaN  NaN
6     0.5  1.0  1.0
7     0.5  NaN  NaN
8     0.6  NaN  NaN
9     1.1  NaN  NaN
10    1.2  NaN  NaN
11    1.3  NaN  NaN
12    1.4  NaN  2.0
13    1.4  NaN  NaN
14    1.5  NaN  NaN
15    1.6  NaN  NaN
16    0.1  NaN  NaN
17    0.2  NaN  NaN
18    0.3  NaN  NaN
19    0.4  NaN  NaN
20    0.5  NaN  NaN
21    0.6  2.0  NaN
22    0.6  NaN  NaN
23    1.1  NaN  NaN

Answer 2

所以我尝试了一些东西。首先为我自己创建了一些数据帧。我试着关注你的txt(对我这个非母语人士来说有点困惑(。我写了一些东西。它不是很通用，但它应该适用于你的情况，有了这个想法，我认为你可以解决问题。

import numpy as np
import pandas as pd
df = np.zeros((8, 3))
f = np.random.randint(8, size=8)
df[:, 0] = f
df[:, 1:] = np.nan
df[1, 1] = 5
df[3, 1:] = 4
df = pd.DataFrame(df)
print(df)
for i in range(len(df)):
if (df.iloc[i, 1:].notnull()).any()&(df.iloc[i, 1:].isnull()).any():
print(i)
df[0][i+1] = df[0][i]