Pandas dataframe if else条件基于前一行

Pandas是一款在Python中广泛使用的数据分析和数据处理库。它提供了一个高性能、易于使用的数据结构，称为DataFrame，用于处理和分析结构化数据。

在Pandas DataFrame中，可以使用if else条件基于前一行的值进行条件判断和操作。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用if else条件基于前一行进行操作
df['C'] = df['A'].apply(lambda x: 'Yes' if x > df['A'].shift(1).fillna(0) else 'No')

print(df)

这段代码中，通过使用shift函数将前一行的值移动到当前行，并使用fillna函数将首行的缺失值填充为0。然后，使用apply函数和lambda表达式进行条件判断和操作。如果当前行的'A'列的值大于前一行的值，则在'C'列中填充'Yes'，否则填充'No'。

该示例演示了如何在Pandas DataFrame中使用if else条件基于前一行的值进行操作。具体应用场景取决于数据分析的需求，例如基于前一行的值进行增减、过滤、计算差异等操作。

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