在列中找到值並根據它在熊貓中創建一個新的數據幀

我有一個變量，格式爲fg = 2017-20。這是一個字符串。同時，我有一個數據幀：在列中找到值並根據它在熊貓中創建一個新的數據幀

flag  № 
2017-18 389 
2017-19 390 
2017-20 391 
2017-21 392 
2017-22 393 
2017-23 394 
...

我需要找到列"flag"這個值（fg），並選擇在列"№"適當的值（在本例中這將是391）。然後創建新的數據框，其中還會有一列"№"。將此值添加到此數據框並重復53次。結果應該是這樣的：

這看起來不難，但我找不到任何合適的基於其他問題。有人可以提供任何建議嗎？

來源

2017-06-29 Yana Dolyuk

爲什麼53次？它是'DataFrame'的長度嗎？ – jezrael

您需要boolean indexing與loc過濾，然後將一個項目Series通過轉換爲標量由values到numpy的數組，並[0]選擇第一個值。

最後創建新的DataFrame與numpy.arange。

fg = '2017-20' 
val = df.loc[df['flag'] == fg, '№'].values[0] 
print (val) 
391 

df1 = pd.DataFrame({'№_new':np.arange(val, val+53)}) 
print (df1) 
    №_new 
0  391 
1  392 
2  393 
3  394 
4  395 
5  396 
6  397 
7  398 
8  399 
9  400 
10 401 
11 402 
.. 
..

來源

2017-06-29 11:41:12 jezrael

我想，OP的意思，更像'np.arange（val，val + 53）'？不太確定壽。 – Zero

@JohnGalt - 謝謝，你是對的。 – jezrael

在列中找到值並根據它在熊貓中創建一個新的數據幀

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