python - 比较 Pandas 列中的两个重复值

我有一列带有客户名称的列，当客户有2种产品时，该列将重复。我必须创建一个新状态，以根据情况将客户状态分组为一个。因此，我必须将客户X与另一个X进行比较，以产生一个新的状态。

Customer|Status  |Cancaled_at|new status
X       |Active  |-          |
X       |Canceled|2019-xx-xx |
Y       |Active  |-          |
Z       |Active  |-          |
A       |Canceled|-          |

所需的输出：

Customer|Status  |Cancaled_at|new status
X       |Active  |-          |Canceled
X       |Canceled|2019-xx-xx |Canceled
Y       |Active  |-          |
Z       |Active  |-          |
A       |Canceled|-          |

最佳答案

有一种简单的方法可以找到熊猫中所有重复的值：

df['new_status'][(df.duplicated('Customer', False))] = 'Canceled'

这使得new_status列Canceled数据框的“客户”列具有重复的值。

关于python - 比较 Pandas 列中的两个重复值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55218249/