Python Pandas：按条件传递用户数值（替换来源B数据）的实现问询

要实现你需要的逻辑，可按以下步骤操作：

• 先将Value列转换为数值类型（示例中该列为字符串，避免后续运算出错）
• 按USER分组，生成每组内上一行的Value
• 通过条件判断完成替换：仅当Source为B且当前行不是用户组内首行时，用上一行Value替换，其余情况保留原值

完整代码示例 #

import pandas as pd
import numpy as np

# 初始化数据
df = pd.DataFrame({
    "USER": ["USER1", "USER1", "USER1", "USER1", "USER1", "USER2", "USER2", "USER2", "USER2", "USER2"],
    "Date": ["01/01/2023", "01/02/2023", "02/02/2023", "20/02/2023", "01/07/2023", "01/01/2023", "01/02/2023", "02/02/2023", "20/02/2023", "01/07/2023"],
    "Value": ["1000", "1200", "1300", "1000", "1400", "1000", "1200", "1250", "1300", "1400"],
    "Source": ["A", "A", "A", "B", "A", "A", "A", "B", "A", "A"]
})

# 转换Value为数值类型
df['Value'] = df['Value'].astype(int)

# 按用户分组，获取上一行的Value
df['prev_value'] = df.groupby('USER')['Value'].shift(1)

# 条件替换Value
df['Value'] = np.where(
    (df['Source'] == 'B') & df['prev_value'].notna(),
    df['prev_value'],
    df['Value']
)

# 删除临时列
df = df.drop('prev_value', axis=1)

# 查看结果
print(df)

运行结果 #

完全匹配你给出的目标数据要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nico