遍历熊猫行并根据其他列中的值设置列值

阿雅娜（Ayana Aspembitova）

我有一个数据框，其中一列（col1）包含Y或N值。我想根据col1中的值将值（随机数，不是重复数字）分配给下一列（col2）-如果col1中的值等于N，则col2中的值将是某个数字，如果col1中的值等于Y，则col2中的值将重复前一个。我试图创建一个for循环并使用df.iterrows（）遍历行，但是col2中的数字对于所有N都是相等的。

我要获取的数据框示例：

df = pd.DataFrame([[N, Y, Y, N, N, Y], [1, 1, 1, 2, 3, 3]])

其中，每个新的N个新数字在另一列中分配，而每个Y的数字则与上一行相同。

假设一个DataFrame df：

df = pd.DataFrame(['N', 'Y', 'Y', 'N', 'N', 'Y'], columns=['YN'])
    YN
0   N
1   Y
2   Y
3   N
4   N
5   Y

使用itertuples（无重复）：

np.random.seed(42)
arr = np.arange(1, len(df[df.YN == 'N']) + 1)
np.random.shuffle(arr)

cnt = 0
for idx, val in enumerate(df.itertuples()):
    if df.YN[idx] == 'N':
        df.loc[idx, 'new'] = arr[cnt]
        cnt += 1
    else:
        df.loc[idx, 'new'] = np.NaN
df.new = df.new.ffill().astype(int)
df
    YN  new
0   N   1
1   Y   1
2   Y   1
3   N   2
4   N   3
5   Y   3

使用apply（在较小的数字范围内可能会出现重复）：

np.random.seed(42)
df['new'] = df.YN.apply(lambda x: np.random.randint(10) if x == 'N' else np.NaN).ffill().astype(int)
    YN  new
0   N   6
1   Y   6
2   Y   6
3   N   3
4   N   7
5   Y   7

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