Question

我有以下数据框：

df = pd.DataFrame({'ID': ['1','1','1','1','2','2','2'], \
                   'episode': ['111', '112','113', '114','115','116','117'], \
                   'risk': ['L', 'L','H', 'L','H','L','L'], \
                   'date': ['21-01-2015', '27-02-2015','19-03-2015', '09-05-2015','3-01-2015','7-02-2015','11-05-2015']})

每个ID中可以有几行（不同的情节编号），每行的风险标识为L或H。我想检查每个ID是否存在风险H。一旦存在风险H在ID的任何情节中，我都希望将其余行中的风险更改为H，以便同一ID的任何先前情节都应具有H风险。数据已经按ID，情节和日期进行了排序。最终输出将是：

  ID       date episode risk
0  1 2015-01-21     111    L
1  1 2015-02-27     112    L
2  1 2015-03-19     113    H
3  1 2015-05-09     114    H
4  2 2015-01-03     115    H
5  2 2015-02-07     116    H
6  2 2015-05-11     117    H

我该如何实现？

Answer 1

使用groupby + cumprod

进行检查

df['risk'].ne('H').groupby(df['ID']).cumprod().map({True:'L',False:'H'})
Out[265]: 
0    L
1    L
2    H
3    H
4    H
5    H
6    H
Name: risk, dtype: object
#df['risk']=    df['risk'].ne('H').groupby(df['ID']).cumprod().map({True:'L',False:'H'})

根据下一行的值更新当前行

1 个答案: