我有這個資料框：
我需要根據條件進行一些上癮和減法。
如果我們首先在 tp 中有一個非 NaN 值，那么這樣做： tp-entry
相反，如果第一個非 NaN 值包含在“sl”列中，則執行此 sl 條目。
我們將這些值存盤在一個名為“pl”的新列中，因此最終的資料幀將如下所示：
我試過（沒有成功）這個（可重現的代碼）：
tbl = {"date" :["2022-02-27", "2022-02-27", "2022-02-27", "2022-02-27", "2022-02-28",
"2022-02-28","2022-02-28", "2022-02-28"],
"entry" : ["NaN", "NaN", 1.2, "NaN", "NaN", 1.3, "NaN", "NaN"],
"tp" : ["NaN", "NaN", "NaN", 1.4, "NaN", "NaN", "NaN", "NaN"],
"sl" : ["NaN", "NaN", "NaN", "NaN", "NaN", "NaN", "NaN", 1.15]}
df = pd.DataFrame(tbl)
df.sort_values(by = "date", inplace=True)
df['pl'] = np.where(df["entry"]) #i don't know how to continue...
有任何想法嗎？你知道更好的方法嗎？
編輯
在照片中輸入-sl 是錯誤的，我需要 sl-entry
uj5u.com熱心網友回復：
IIUC，您可以組合“tp”和“pl”，然后bfill按組。bfill每組也是“條目”。然后僅在每個日期的第一行（即非重復）上分配差異：
group = df['date']
s1 = df['tp'].fillna(df['sl']).groupby(group).bfill()
s2 = df['entry'].groupby(group).bfill()
df.loc[~group.duplicated(), 'pl'] = s1-s2
注意。如果您確實有時間日期，請改用組：
group = pd.to_datetime(df['date']).dt.date
輸出：
date entry tp sl pl
0 2022-02-27 NaN NaN NaN 0.20
1 2022-02-27 NaN NaN NaN NaN
2 2022-02-27 1.2 NaN NaN NaN
3 2022-02-27 NaN 1.4 NaN NaN
4 2022-02-28 NaN NaN NaN -0.15
5 2022-02-28 1.3 NaN NaN NaN
6 2022-02-28 NaN NaN NaN NaN
7 2022-02-28 NaN NaN 1.15 NaN
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