pandas 有一列 a , 可能为空, 如何对 b 列进行赋值, 当 a 不为空时则 b 应从 1 开始, 当 a 为空时 b 自增, 以此类推. 例如, a = [1, Null, Null, Null, 2, Null], 则 b 应该为 [1,2,3,4,1,2]

可以使用 pandas 的 apply 函数和 lambda 表达式来实现这个功能。首先，可以定义一个变量 count，用来记录 b 列的值，然后通过 apply 函数和 lambda 表达式来遍历 a 列，根据 a 列的值进行 b 列的赋值。

代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'a': [1, None, None, None, 2, None]})

# 定义变量 count
count = 1

# 定义 lambda 表达式
func = lambda x: count if pd.isna(x) else (global count; count := 1; count)

# 使用 apply 函数对 b 列赋值
df['b'] = df['a'].apply(func)

解释一下 lambda 表达式的实现过程：

1. 如果 a 列的值为空，则直接返回 count，即 b 列的值为上一个非空值的计数器 count；
2. 如果 a 列的值不为空，则将计数器 count 重置为 1，并返回 count。

这样就可以实现根据 a 列的值来动态赋值 b 列了。

相关问题

DataFrame 将 b 列根据 a 列赋值, 当 a 列相同时, b 列从 1 自增

可以使用 pandas 库来实现该功能。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'a': [1, 1, 2, 2, 2], 'b': ['x', 'y', 'z', 'w', 'u']}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据 a 列排序
df = df.sort_values('a')

# 初始化计数器
counter = 1
prev_a = None

# 遍历每一行，根据 a 列赋值 b 列
for index, row in df.iterrows():
    if row['a'] == prev_a:
        counter += 1
    else:
        counter = 1
    df.at[index, 'b'] = counter
    prev_a = row['a']

# 输出结果
print(df)

执行上述代码，输出的结果如下：

   a  b
0  1  1
1  1  2
2  2  1
3  2  2
4  2  3

可以看到，b 列已经根据 a 列赋值，并且当 a 列相同时，b 列从 1 自增。

pandas根据一列对另一列赋值

### 回答1：
可以使用 `loc` 方法来根据一列对另一列赋值。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 根据列 A 对列 B 进行赋值
df.loc[df['A'] == 2, 'B'] = 10

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   A   B
0  1   4
1  2  10
2  3   6

这里的代码将数据集中 A 列等于 2 的行的 B 列赋值为 10。

### 回答2：
在pandas中，可以使用`df.loc`或者`df.iloc`根据一列对另一列赋值。

假设我们有一个DataFrame `df`，其中包含两列'A'和'B'，现在我们想根据'A'列的值，给'B'列赋值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [0, 0, 0, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用loc或iloc根据A列的值，给B列赋值
df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = 1  # 当A列的值大于2时，将B列的值设为1

print(df)

输出：

   A  B
0  1  0
1  2  0
2  3  1
3  4  1
4  5  1

在这个示例中，使用`df.loc[df['A'] > 2, 'B'] = 1`这行代码，指定了一个条件：当'A'列的值大于2时，将'B'列的值设为1。可以使用逻辑表达式或者其他条件来自定义这个条件。

通过这种方式，我们可以根据一列的值，对另一列进行赋值操作。

### 回答3：
在pandas中，我们可以使用.loc[]或者.iloc[]方法根据一列的条件对另一列进行赋值。

首先，让我们创建一个简单的DataFrame作为示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用.loc[]方法来根据一列的条件对另一列进行赋值。例如，假设我们要根据列'A'的值是否大于3来赋值给列'B'，可以使用以下代码：

df.loc[df['A'] > 3, 'B'] = 0

上述代码将满足条件（df['A'] > 3）的行的'B'列赋值为0。

我们还可以使用.iloc[]方法根据位置对一列进行赋值。例如，假设我们想将第2行的'B'列赋值为10，可以使用以下代码：

df.iloc[1, df.columns.get_loc('B')] = 10

上述代码将第2行的'B'列赋值为10。需要注意的是，iloc[]方法中的索引是从0开始的。

以上就是使用pandas根据一列对另一列进行赋值的方法。你可以根据自己的需要修改条件，并使用相应的方法赋值给目标列。