根据另一列中的连续值将列中的熊猫加入字符串

Question

我在DataFrame col1和col2中有两个列，我需要生成结果列。每个FD都有很少的相关MS，这些MS应该填充在结果列中，如图[f

dict_obj = {'col1': ['FD', 'MS', 'MS', 'FD', 'MS', 'MS', 'MS', 'FD', 'MS', 'MS'], 
            'col2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J']}
df = pd.DataFrame(dict_obj)

Answer 1

您可以使用GroupBy.agg，连接字符串并将其分配回“ FD”行：

grp = (df.assign(col3=(df['col1'] == 'FD').cumsum())
         .query("col1 == 'MS'")
         .groupby('col3')['col2'].agg('|'.join))
df.loc[df['col1'] == 'FD', 'result'] = grp.values # grp.to_numpy(); pandas >= 0.24

df
  col1 col2 result
0   FD    A    B|C
1   MS    B    NaN
2   MS    C    NaN
3   FD    D  E|F|G
4   MS    E    NaN
5   MS    F    NaN
6   MS    G    NaN
7   FD    H    I|J
8   MS    I    NaN
9   MS    J    NaN

Answer 2

• 使用（df [“ col1”] ==“ FD”）。cumsum（）按“ FD”的计数对行进行分组
• 对于第一个以外的col2的每个组连接值
• 将值分配给col1中带有“ FD”的行的“结果”列

df["result"] = ""
df.loc[df["col1"]=="FD", "result"] = df.groupby((df["col1"]=="FD").cumsum()) \
.apply(lambda group: group["col2"][1:].str.cat(sep="|")).values

df