我有以下資料框，其中包含隨時間（月）的用戶 ID：
DATE USER_ID ACTIVITY
2021-06-01 A1 1
2021-06-01 B2 1
2021-06-01 C3 0
2021-07-01 A1 1
2021-07-01 B2 0
2021-07-01 C3 1
2021-08-01 A1 1
2021-08-01 B2 0
2021-08-01 C3 0
2021-09-01 A1 1
2021-09-01 B2 1
2021-09-01 C3 1
“ACTIVE”列的值僅顯示 1（用戶處于活動狀態）和 0（用戶未處于活動狀態）。
我想創建一個新列，每月根據以下條件跟蹤員工 ID 是否有活動：
*如果上個月 id 為 0，當前 id 為 0，則標簽為“空缺庫存”
*如果上個月 id 為 0，當前 id 為 1，則標簽為“新活動”
*如果上個月 id 為 1，當前 id 為 0，則標簽為“新空缺”
*如果上個月 id 為 1，當前 id 為 1，則標簽為“活躍庫存”
考慮到這些條件，這是帶有新列的預期資料框：
DATE USER_ID ACTIVITY NEW_COLUMN
2021-06-01 A1 1 NaN
2021-06-01 B2 1 NaN
2021-06-01 C3 0 NaN
2021-07-01 A1 1 active stock
2021-07-01 B2 0 new vacancy
2021-07-01 C3 1 new active
2021-08-01 A1 1 active stock
2021-08-01 B2 0 vacancy stock
2021-08-01 C3 0 new vacancy
2021-09-01 A1 1 active stock
2021-09-01 B2 1 new active
2021-09-01 C3 1 new active
在此先感謝您的幫助！
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用groupby.shift來訪問每個用戶的上一個時間段，并將狀態組合到類似二進制的編碼中：
d = {0: 'vacancy stock', 1: 'new active', 10: 'new vacancy', 11: 'active stock'}
df['NEW_COLUMN'] = (df['ACTIVITY']
.add(df.groupby('USER_ID')['ACTIVITY'].shift().mul(10))
.map(d)
)
輸出：
DATE USER_ID ACTIVITY NEW_COLUMN
0 2021-06-01 A1 1 NaN
1 2021-06-01 B2 1 NaN
2 2021-06-01 C3 0 NaN
3 2021-07-01 A1 1 active stock
4 2021-07-01 B2 0 new vacancy
5 2021-07-01 C3 1 new active
6 2021-08-01 A1 1 active stock
7 2021-08-01 B2 0 vacancy stock
8 2021-08-01 C3 0 new vacancy
9 2021-09-01 A1 1 active stock
10 2021-09-01 B2 1 new active
11 2021-09-01 C3 1 new active
注意。對于真正的二進制編碼，您將乘以 2 并使用字典：d = {0: 'vacancy stock', 1: 'new active', 2: 'new vacancy', 3: 'active stock'}。
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