給定一個虛擬資料集df如下：
year v1 v2
0 2017 0.3 0.1
1 2018 0.1 0.1
2 2019 -0.2 0.5
3 2020 NaN -0.3
4 2021 0.8 0.0
或者：
[{'year': 2017, 'v1': 0.3, 'v2': 0.1},
{'year': 2018, 'v1': 0.1, 'v2': 0.1},
{'year': 2019, 'v1': -0.2, 'v2': 0.5},
{'year': 2020, 'v1': nan, 'v2': -0.3},
{'year': 2021, 'v1': 0.8, 'v2': 0.0}]
我需要創建兩列trend_v1，并trend_v2根據v1與v2分別。
創建新列的邏輯是這樣的：對于每一列，如果當前值大于前一列，則趨勢值為increase，如果當前值小于前一列，則趨勢值為decrease，如果當前值等于前一個，趨勢值為equal，如果當前或前一個值為NaN，趨勢也為NaN。
year v1 v2 trend_v1 trend_v2
0 2017 0.3 0.1 NaN NaN
1 2018 0.1 0.1 decrease equal
2 2019 -0.2 0.5 decrease increase
3 2020 NaN -0.3 NaN decrease
4 2021 0.8 0.0 NaN increase
我怎么能在 Pandas 中做到這一點？提前感謝您的幫助。
uj5u.com熱心網友回復：
您可以通過將移位值與過濾后的缺失值進行比較來指定測驗趨勢的列：
cols = ['v1','v2']
arr = np.where(df[cols] < df[cols].shift(),'decrease',
np.where(df[cols] > df[cols].shift(),'increase',
np.where(df[cols].isna() | df[cols].shift().isna(), None, 'equal')))
df = df.join(pd.DataFrame(arr, columns=cols, index=df.index).add_prefix('trend_'))
print (df)
year v1 v2 trend_v1 trend_v2
0 2017 0.3 0.1 None None
1 2018 0.1 0.1 decrease equal
2 2019 -0.2 0.5 decrease increase
3 2020 NaN -0.3 None decrease
4 2021 0.8 0.0 None increase
或者：
cols = ['v1','v2']
m1 = df[cols] < df[cols].shift()
m2 = df[cols] > df[cols].shift()
m3 = df[cols].isna() | df[cols].shift().isna()
arr = np.select([m1, m2, m3],['decrease','increase', None], default='equal')
df = df.join(pd.DataFrame(arr, columns=cols, index=df.index).add_prefix('trend_'))
編輯：
不錯的改進是m3評論中提到的變化：
cols = ['v1','v2']
m1 = df[cols] < df[cols].shift()
m2 = df[cols] > df[cols].shift()
m3 = df[cols] == df[cols].shift()
arr = np.select([m1, m2, m3],['decrease','increase', 'equal'], default=None)
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