基于另一列的计算创建一列

Question

我想根据前一周的销售额创建另一个列。这是示例输入：df = pd.DataFrame({'Week':[1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,1,1,2,2,3,3,4,4,5,5],                   'Category':['Red','White','Red','White','Red','White','Red','White','Red','White','Red','White','Red','White','Red','White','Red','White','Red','White'],                   'id':[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2],                   'Sales':[100,200,300,400,100,200,300,400,100,200,100,200,300,400,100,200,300,400,100,200],                  'Sales_others':[10,20,30,40,10,20,30,40,10,20,10,20,30,40,10,20,30,40,10,20]})print(df)基于此，我想创建另一个列，它只不过是前一周的销售额。这是所需输出的示例    df_output = pd.DataFrame({'Week':[1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,1,1,2,2,3,3,4,4,5,5],                       'Category':['Red','White','Red','White','Red','White','Red','White','Red','White','Red','White','Red','White','Red','White','Red','White','Red','White'],                       'id':[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2],                       'Sales':[100,200,300,400,100,200,300,400,100,200,100,200,300,400,100,200,300,400,100,200],                      'Sales_others':[10,20,30,40,10,20,30,40,10,20,10,20,30,40,10,20,30,40,10,20],                      'Sales_previous_week':[0,0,100,200,300,400,100,200,300,400,0,0,100,200,300,400,100,200,300,400]})print(df_output)我发现很难创建一个自我加入的东西。前一周应该只受销售文件的影响，我应该能够保留“sales_others”列--Edit 添加原始代码CR_UK_NL_Weeklevel['PREVIOUS_WEEK'] = CR_UK_NL_Weeklevel.groupby(['RETAIL_SITE_ID','CATEGORY_NAME'])['CURRENT_WEEK'].shift(fill_value=0)print(CR_UK_NL_Weeklevel)重命名列CR_UK_NL_Weeklevel.columns.values[4] = 'CURRENT_WEEK'CR_UK_NL_Weeklevel.columns.values[3] = 'LAST_YEAR_WEEK'CR_UK_NL_Weeklevel.columns.values尝试实施解决方案：CR_UK_NL_Weeklevel['PREVIOUS_WEEK'] = CR_UK_NL_Weeklevel.groupby(['RETAIL_SITE_ID','CATEGORY_NAME'])['CURRENT_WEEK'].shift(fill_value=0)print(CR_UK_NL_Weeklevel)[78]：CR_UK_NL_Weeklevel['PREVIOUS_WEEK'] = CR_UK_NL_Weeklevel.groupby(['RETAIL_SITE_ID','CATEGORY_NAME'])['CURRENT_WEEK'].shift(fill_value=0)print(CR_UK_NL_Weeklevel)

Answer 1

如果每周总是有相同的类别并且连续几周使用按列DataFrameGroupBy.shift分组：Category

df['Sales_PREVIOUS'] = df.groupby('Category')['Sales'].shift(fill_value=0)

print (df)

   Week Category  Sales  Sales_PREVIOUS

0     1      Red    100               0

1     1    White    200               0

2     2      Red    300             100

3     2    White    400             200

4     3      Red    100             300

5     3    White    200             400

6     4      Red    300             100

7     4    White    400             200

8     5      Red    100             300

9     5    White    200             400

旋转的另一个想法是 use DataFrame.pivot，然后DataFrame.shift使用DataFrame.stackforSeries和 last add new column by DataFrame.join：

s = df.pivot('Week','Category','Sales').shift(fill_value=0).stack()

df = df.join(s.rename('Sales_PREVIOUS WEEK'), on=['Week','Category'])

编辑：

使用新数据添加列id：

df['Sales_PREVIOUS'] = df.groupby(['id','Category'])['Sales'].shift(fill_value=0)

对于第二种解决方案：

s = df.set_index(['Week','id','Category'])['Sales'].unstack([1,2]).shift(fill_value=0).unstack()

df = df.join(s.rename('Sales_PREVIOUS WEEK'), on=['id','Category','Week'])

print (df)

    Week Category  id  Sales  Sales_others  Sales_PREVIOUS WEEK

0      1      Red   1    100            10                    0

1      1    White   1    200            20                    0

2      2      Red   1    300            30                  100

3      2    White   1    400            40                  200

4      3      Red   1    100            10                  300

5      3    White   1    200            20                  400

6      4      Red   1    300            30                  100

7      4    White   1    400            40                  200

8      5      Red   1    100            10                  300

9      5    White   1    200            20                  400

10     1      Red   2    100            10                    0

11     1    White   2    200            20                    0

12     2      Red   2    300            30                  100

13     2    White   2    400            40                  200

14     3      Red   2    100            10                  300

15     3    White   2    200            20                  400

16     4      Red   2    300            30                  100

17     4    White   2    400            40                  200

18     5      Red   2    100            10                  300

19     5    White   2    200            20                  400

编辑：

问题在于列名，请使用：

cols = CR_UK_NL_Weeklevel.columns.tolist()

cols[4] = 'CURRENT_WEEK'

cols[3] = 'LAST_YEAR_WEEK'

CR_UK_NL_Weeklevel.columns = cols