如何基于Pandas DataFrame的A、B列标记值新增分类Cat列

解法代码 #

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = {'A': ['aa','b',2,3,4,"bb",5,6,7,8],'B': ['aa',5,6,7,8,"bb",1,2,3,4]}
df = pd.DataFrame(df)

# 实现Cat列逻辑
# 1. 对A、B值相等的标记行存入对应值，其余行设为空值
df['Cat'] = df['A'].where(df['A'] == df['B'])
# 2. 向前填充空值，继承上一个标记行的标识
df['Cat'] = df['Cat'].ffill()
# 3. 标记行本身的Cat列置为空
df.loc[df['A'] == df['B'], 'Cat'] = ''

输出结果验证 #

运行上述代码后输出的df和预期完全一致：

A   B Cat
0  aa  aa    
1   b   5  aa
2   2   6  aa
3   3   7  aa
4   4   8  aa
5  bb  bb    
6   5   1  bb
7   6   2  bb
8   7   3  bb
9   8   4  bb

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jagadeeshkumar Viswanathan