如何根据同一公司同一数据框另一列的往年值修改数据框中的列值

根据同一公司同一数据框另一列的往年值修改数据框中的列值，可以使用 Pandas 库来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {
    '公司': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    '年份': [2020, 2021, 2020, 2021, 2020, 2021],
    '销售额': [100, 120, 200, 220, 300, 320]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据同一公司同一数据框另一列的往年值修改数据框中的列值
df['去年销售额'] = df.groupby('公司')['销售额'].shift(1)

# 输出修改后的数据框
print(df)

这段代码中，我们首先创建了一个示例数据框 df，其中包含了公司、年份和销售额三列。接着，使用 groupby 函数按照公司进行分组，并使用 shift 函数将销售额列向上移动一行，得到去年销售额列。最后，将去年销售额列添加到数据框中。

运行以上代码，输出结果如下：

  公司    年份  销售额  去年销售额
0  A  2020  100    NaN
1  A  2021  120  100.0
2  B  2020  200    NaN
3  B  2021  220  200.0
4  C  2020  300    NaN
5  C  2021  320  300.0

可以看到，数据框中成功添加了去年销售额列，并根据同一公司同一数据框另一列的往年值进行了修改。

关于 Pandas 库的更多信息，可以参考腾讯云的产品介绍页面：Pandas。Pandas 是一个功能强大的数据分析和处理库，可以用于处理和分析大规模数据集。它提供了灵活的数据结构和数据分析工具，是云计算领域中常用的数据处理工具之一。