根据另一个df中的值填充新的pandas df答案

【问题标题】：Fill new pandas df based off values in another df根据另一个df中的值填充新的pandas df
【发布时间】：2020-09-16 21:17:18
【问题描述】：

我是新来的，所以请不要对我太苛刻！ :)

见下图！

我正在尝试根据 df['Datan'] 中的值创建一个新的数据框 (df['New_df'])，以便在字符串 #SRU 出现的行上，df['New_df'] 等于 df['Datan']。如果字符串不在df['Datan'] 中，我希望df['New_df']“保留”上面行的值（其中包含#SRU 字符串）。

请参阅下面的 df 我正在尝试做的事情。

                                          Datan          New_df
                                 #SRU 1512 7251  #SRU 1512 7251
   #KONTO 1513 "Kundfordringar - delad faktura"  #SRU 1512 7251
                                 #SRU 1513 7251  #SRU 1513 7251
   #KONTO 1519 "Nedskrivning av kundfordringar"  #SRU 1513 7251
                                 #SRU 1519 7251  #SRU 1519 7251

我一直在尝试将 for 循环与 if 语句结合起来，特别是使用 apply 方法，但目前还没有找到解决方案。无法在此处的任何其他线程中找到此特定问题。

【问题讨论】：

标签： python pandas loops dataframe if-statement

【解决方案1】：

使用，Series.str.contains、Series.mask & Series.ffill的组合：

m = df['Datan'].str.contains(r'#SRU')
df['New_df'] = df['Datan'].mask(~m).ffill()

结果：

# print(df)
                                          Datan          New_df
0                                #SRU 1512 7251  #SRU 1512 7251
1  #KONTO 1513 "Kundfordringar - delad faktura"  #SRU 1512 7251
2                                #SRU 1513 7251  #SRU 1513 7251
3  #KONTO 1519 "Nedskrivning av kundfordringar"  #SRU 1513 7251
4                                #SRU 1519 7251  #SRU 1519 7251

【讨论】：

【解决方案2】：

使用str.contains检查string是否匹配，然后使用ffill填充na

df['New_df'] = df.Datan.where(df.Datan.str.contains('#SRU')).ffill()

df
   Index                                           Datan            New_df
0     95                                 #SRU 1512 7251    #SRU 1512 7251
1     96   #KONTO 1513 "Kundfordringar - delad faktura"    #SRU 1512 7251
2     97                                 #SRU 1513 7251    #SRU 1513 7251
3     98   #KONTO 1519 "Nedskrivning av kundfordringar"    #SRU 1513 7251
4     99                                 #SRU 1519 7251    #SRU 1519 7251

【讨论】：