Python 按条件移动 Pandas Dataframe 中的行

发布于07月19日

我有以下数据框:

作为PD进口大Pandas

data = [['Construction', '', '01/02/2022', '01/06/2022', '1', 'No'], ['Level Site', 'Construction', '01/02/2022', '01/02/2022', '2', 'No'], ['Foundation', '', '01/03/2023', '01/06/2023', '1', 'Yes'],['Lay Foundation', 'Construction>Foundation', '01/03/2022', '01/04/2022', '3', 'No'], ['Prepare land for foundation', 'Construction>Foundation', '01/05/2022', '01/06/2022', '3', 'No'],['Building Envelope', '', '01/07/2023', '01/16/2023', '1', 'No'], ['Install Footings', 'Building Envelope', '01/07/2022', '01/07/2022', '2', 'Yes'], ['Pouring', '', '01/08/202', '01/09/2023', '1', 'No'],['Pour Foundation', 'Building Envelope>Pouring', '01/08/2022', '01/09/2022', '3', 'No'], ['Installation', '', '01/09/2022', '01/14/2022', '1', 'No']]
df1 = pd.DataFrame(data, columns=['Activity', 'Parent', 'Start', 'Finish', 'WBS Level', 'Match'])

df1

#理想数据帧输出

data = [['Construction', '', '01/02/2022', '01/06/2022', '1', 'No'],['Foundation', '', '01/03/2023', '01/06/2023', '1', 'Yes'], ['Level Site', 'Construction', '01/02/2022', '01/02/2022', '2', 'No'], ['Lay Foundation', 'Construction>Foundation', '01/03/2022', '01/04/2022', '3', 'No'], ['Prepare land for foundation', 'Construction>Foundation', '01/05/2022', '01/06/2022', '3', 'No'],['Install Footings', 'Building Envelope', '01/07/2022', '01/07/2022', '2', 'Yes'],['Building Envelope', '', '01/07/2023', '01/16/2023', '1', 'No'], ['Pouring', '', '01/08/202', '01/09/2023', '1', 'No'],['Pour Foundation', 'Building Envelope>Pouring', '01/08/2022', '01/09/2022', '3', 'No'], ['Installation', '', '01/09/2022', '01/14/2022', '1', 'No']]
df2 = pd.DataFrame(data, columns=['Activity', 'Parent', 'Start', 'Finish', 'WBS Level', 'Match'])

df2

我正在准备在调度软件应用程序中使用这些数据，需要根据某些条件重新排序行.为此，我创建了‘Match’列(我已经创建了我的条件，任何‘yes’行都满足该条件).

对于"Match"列中有"yes"值的任何行，我要上移一行.我已经try 了.Shift方法的各种变体，但在正确使用时遇到了问题.我不想删除或覆盖任何行，我只需要将任何"是"行上移1.

谢谢你的帮助

df1 = df1.reset_index(drop=True) # ensure index is unique # Loop through only the indices of rows to be shifted, to avoid looping through every row shift_indices = df1[df1['Match'] == 'Yes'].index for shift_idx in shift_indices: # No need to shift if at the top if shift_idx == 0: continue above_idx = shift_idx - 1 above_row = df1.loc[above_idx].copy() # copy as otherwise this row will change during the shift # If the row above is also a match, then no need to swap it if above_row['Match'] != 'Yes': shift_row = df1.loc[shift_idx] df1.loc[above_idx] = shift_row df1.loc[shift_idx] = above_row

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