パンダの横列

Question

これは私が以前に尋ねた質問ですが、間違った方法で説明しましたので、もう一度新しい質問を開きます。あなたの助けと時間を感謝してください！

データ入力：

df=pd.DataFrame({'variable':["A","A","B","B","C","D","E","E","E","F","F","G"],'weight':[2,2,0,0,1,3,3,1,5,0,0,4]}) 
df 
Out[447]: 
    variable weight 
0   A  2 
1   A  2 
2   B  0 
3   B  0 
4   C  1 
5   D  3 
6   E  3 
7   E  1# If value more than 2 , out put should be 0 
8   E  5 
9   F  0 
10  F  0 
11  G  4 

予想される出力：

df 
Out[449]: 
    variable weight NEW 
0   A  2  1 
1   A  2  1 
2   B  0  1 
3   B  0  1 
4   C  1  1 
5   D  3 ERROR 
6   E  3 ERROR 
7   E  1  1 
8   E  5  1 
9   F  0  1 
10  F  0  1 
11  G  4 ERROR 

今のように私のアプローチ（醜い...）：ここ

l1=[] 
for i in df.variable.unique(): 
    temp=df.loc[df.variable==i] 
    l2 = [] 
    for j in range(len(temp)): 
     print(i,j) 

     if temp.iloc[j,1]<=2 : 
      l2.append(1) 
     elif temp.iloc[j,1]>2 and j==0: 
      l2.append('ERROR') 
     elif temp.iloc[j,1]>2 and j > 0 : 
      if l2[j - 1] == 1: 
       l2.append(1) 
      else: 
       l2.append(0) 
     print(l2) 
    l1.extend(l2) 
df['NEW']=l1 

---

私の質問：

第1。 groupbyを使用する場合は、ここでNEW列を取得するために、計算結果を将来の計算に含めるにはどうすればよいですか。

第2。 .Last.valueのようなpandasの機能はRにありますか？

---

私はここに状態を説明します

：2未満重量の値1.If

は常に2よりも高い重量の最初の値2.Ifは1

である必要があり、それはする必要があります「エラー」と重み値現在の行を取得し、前の3.IfはERROR

を返すことは、それが0

そして親切CHを返します2以上のものですANGE入力に：

df=pd.DataFrame({'variable':["A","A","B","B","C","D","E","E","E","F","F","G"],'weight':[2,2,0,0,1,3,3,9,5,0,0,4]}) 

Answer 1

n = 2 # `Error` weight filter. 
# Get boolean index of whether weight of first item in group is greater than `n`. 
mask = df.loc[[idx[0] for idx in df.groupby('variable')['weight'].groups.values()], 'weight'].gt(n) 
df = df.assign(New=1) 
df.loc[mask[mask].index, 'New'] = 'ERROR' 
>>> df 
    variable weight New 
0   A  2  1 
1   A  2  1 
2   B  0  1 
3   B  0  1 
4   C  1  1 
5   D  3 ERROR 
6   E  3 ERROR 
7   E  1  1 
8   E  5  1 
9   F  0  1 
10  F  0  1 
11  G  4 ERROR 

Answer 2

私はあなたのループから正しく状況を理解している場合、私はわからないが、それは

df['New'] = np.where((df['weight'] > 2) & (df['variable'] != df['variable'].shift(1)), 'ERROR', 1) 

    variable weight New 
0 A   2  1 
1 A   2  1 
2 B   0  1 
3 B   0  1 
4 C   1  1 
5 D   3  ERROR 
6 E   3  ERROR 
7 E   1  1 
8 E   5  1 
9 F   0  1 
10 F   0  1 
11 G   4  ERROR