Pandas根据另一列中的值创建新列，如果为False，则返回新列的上一个值

Question

这是我一直在努力解决的Python熊猫问题。假设我有一个简单的数据帧df，其中df[‘a']=[1,2,3,1,4,6]和df[‘b']=[10,20,30,40,60]。我想创建第三列"c"，其中如果df[‘a’]==1，df[‘c’]=df[‘b’]的值。如果这是false，则df['c']=df['c']的前一个值。我尝试过使用np.where来实现这一点，但结果并不是我所期望的。有什么建议吗？

df = pd.DataFrame()
df['a'] = [1,2,3,1,4,6]
df['b'] = [10,20,30,40,50,60]
df['c'] = np.nan
df['c'] = np.where(df['a'] == 1, df['b'], df['c'].shift(1))

结果是：

a   b     c
0  1  10  10.0
1  2  20   NaN
2  3  30   NaN
3  1  40  40.0
4  4  50   NaN
5  6  60   NaN

而我本以为：

a   b     c
0  1  10  10.0
1  2  20  10.0
2  3  30  10.0
3  1  40  40.0
4  4  50  40.0
5  6  60  40.0

Answer 1

试试这个：

df.c.ffill(inplace=True)

输出：

a   b     c
0  1  10  10.0
1  2  20  10.0
2  3  30  10.0
3  1  40  40.0
4  4  50  40.0
5  6  60  40.0