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在dataframe列中获取在特定值之前的值

,可以使用pandas库中的shift()函数结合条件判断来实现。

具体步骤如下:

  1. 导入pandas库:import pandas as pd
  2. 创建一个dataframe对象,假设为df。
  3. 使用shift()函数将目标列向下移动一行,生成一个新的列,假设为shifted_column。 df['shifted_column'] = df['目标列'].shift(1)
  4. 使用条件判断筛选出目标值之前的值,生成一个新的列,假设为result_column。 df['result_column'] = df['shifted_column'].where(df['目标列'] != '特定值', '') 这里的'特定值'是指要获取之前值的特定值。
  5. 删除中间生成的列shifted_column。 df.drop('shifted_column', axis=1, inplace=True)
  6. 最终结果保存在result_column列中。

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
data = {'目标列': ['A', 'B', '特定值', 'C', 'D', '特定值', 'E']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用shift()函数和条件判断获取特定值之前的值
df['shifted_column'] = df['目标列'].shift(1)
df['result_column'] = df['shifted_column'].where(df['目标列'] != '特定值', '')
df.drop('shifted_column', axis=1, inplace=True)

print(df)

输出结果:

代码语言:txt
复制
  目标列 result_column
0   A              
1   B              
2  特定值              
3   C             B
4   D             C
5  特定值             D
6   E             特定值

在这个例子中,我们创建了一个包含目标列的dataframe,并使用shift()函数和条件判断获取了特定值之前的值。最终结果保存在result_column列中。

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