替换值最后一个有效项-熊猫 - python

我想基于pandas df中的另一列替换一列中的值。具体来说，在col B == X处，我想更改col C中的值，但要更改给定序列中的最后一个X。我可以在X's中更改所有相应的C。但是我只想替换最后一个有效的X。 mask和最后一个有效值在这里是否理想？

X's以随机顺序和分组出现

df = pd.DataFrame({   
    'A' : [1,1,1,1,1,1,1,1],             
    'B' : ['X','X','X','D','A','A','X','D'],                 
    'C' : [1,1,1,1,1,1,1,1],                
    })

df.loc[df['B'] == 'X', ['C']] = 'str'

mask = df['B'] == 'X'

预期输出：

   A  B    C
0  1  X    1
1  1  X    1
2  1  X  str
3  1  D    1
4  1  A    1
5  1  A    1
6  1  X  str
7  1  D    1

参考方案

您可以将shift与numpy.where一起使用

import numpy as np

b1 = df["B"].shift(-1) 
df["C"] = np.where((df["B"]=="X") & (b1!="X"), "str" , df["C"])

输出：

    A   B   C
0   1   X   1
1   1   X   1
2   1   X   str
3   1   D   1
4   1   A   1
5   1   A   1
6   1   X   str
7   1   D   1

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