pandas :按另一列的值移动一列
我们可以使用 numba
解决方案:
from numba import jit
@jit
def dyn_shift(s, step):
assert len(s) == len(step), "[s] and [step] should have the same length"
assert isinstance(s, np.ndarray), "[s] should have [numpy.ndarray] dtype"
assert isinstance(step, np.ndarray), "[step] should have [numpy.ndarray] dtype"
N = len(s)
res = np.empty(N, dtype=s.dtype)
for i in range(N):
res[i] = s[i-step[i]]
return res
结果:
In [302]: df['new'] = dyn_shift(df['a'].values, df['b'].values)
# NOTE: we should pass Numpy arrays: ^^^^^^^ ^^^^^^^
In [303]: df
Out[303]:
a b new
0 1 0 1
1 2 0 2
2 3 0 3
3 4 0 4
4 5 4 1
5 6 4 2
6 7 4 3
7 8 0 8
8 9 0 9
9 10 0 10
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· 开源Multi-agent AI智能体框架aevatar.ai,欢迎大家贡献代码
· Manus重磅发布:全球首款通用AI代理技术深度解析与实战指南
· 被坑几百块钱后,我竟然真的恢复了删除的微信聊天记录!
· AI技术革命,工作效率10个最佳AI工具