如何根据其他行的条件创建列 - Pandas Dataframe？

Question

我有以下问题：

这样一个名为 df1 的数据框：

    Id      PVF PM_year Year
0   A6489   75  25      2018
1   A175    56  54      2018
2   A2856   34  65      2018
3   A6489   35  150     2019
4   A175    45  700     2019
5   A2856   55  120     2019
6   A6489   205 100     2020
7   A2856   35  445     2020

我想创建一个名为 PM_previous_year 的新列，它对于每个组合 (ID+Year) 等于相同 ID 和上一年的 PM_year 的值...

例子：

对于索引为 3 的行，Id 为 'A6489'，年份为 2019。所以新列“PM_previous_year”的值应该是 Id 相同的行的值（'A6489'）和年份等于 2018 (2019-1)。在这个简单的示例中，它对应于索引为 0 的行，而索引为 3 的行上的新列的预期值为 25。

最后，这个简短示例的目标 DataFrame df2 如下所示：

    Id     PVF  PM_year Year    PM_previous_year
0   A6489   75  25      2018    NaN
1   A175    56  54      2018    NaN
2   A2856   34  65      2018    NaN
3   A6489   35  150     2019    25.0
4   A175    45  700     2019    54.0
5   A2856   55  120     2019    65.0
6   A6489   205 100     2020    150.0
7   A2856   35  445     2020    120.0

我还没有找到任何明显的解决方案。也许有一种方法可以重塑 df，但我对此不是很熟悉。 如果有人有任何想法，我将不胜感激。 谢谢

Answer 1

如果可能，请简化解决方案并根据 Id 使用转移 PM_year：

df['PM_previous_year'] = df.groupby('Id')['PM_year'].shift()
print (df)
      Id  PVF  PM_year  Year  PM_previous_year
0  A6489   75       25  2018               NaN
1   A175   56       54  2018               NaN
2  A2856   34       65  2018               NaN
3  A6489   35      150  2019              25.0
4   A175   45      700  2019              54.0
5  A2856   55      120  2019              65.0
6  A6489  205      100  2020             150.0
7  A2856   35      445  2020             120.0

或者：

s = df.pivot('Year','Id','PM_year').shift().unstack().rename('PM_previous_year')

df = df.join(s, on=['Id','Year'])
print (df)
      Id  PVF  PM_year  Year  PM_previous_year
0  A6489   75       25  2018               NaN
1   A175   56       54  2018               NaN
2  A2856   34       65  2018               NaN
3  A6489   35      150  2019              25.0
4   A175   45      700  2019              54.0
5  A2856   55      120  2019              65.0
6  A6489  205      100  2020             150.0
7  A2856   35      445  2020             120.0