每次运行代码时，将列值存储在另一列中

Question

PYTHON编码

我的目标是每次运行Python代码时，将一个列值存储在另一个特定列中。它将基本上是比较两个excel电子表格(昨天和今天)的一个特定的列。例如，面试的候选人#是我想从其中提取的列值，并将其存储在新列“昨天面试的候选人的#”中。

文件#1

学校#今天面试的候选人#

美国广播公司访谈25

文件#2

学校#今天面试的候选人#昨天面试的候选人##

美国广播公司采访30人访谈25

Answer 1

我不知道我是否理解您想要做什么，但是我假设您想要从您的dataframe中更改某些列中的值，同时将旧值保留在另一列上。如果是这样的话，下面是如何做到这一点的，尽管我不建议将它用于测试以外的任何其他目的：

import pandas as pd
from datetime import datetime


class CustomDataFrame(pd.DataFrame):
    """
    PROBABLY NOT A GOOD IDEA!

    Pandas DataFrame class with custom `__setattr__`, and `__setitem__` that store
    the previous values from a given column, before modifying it.
    """

    def __setattr__(self, key, value):
        if hasattr(self, key):
            self[key + '_' + datetime.now().strftime('%Y_%m_%d_%H%M%S')] = self[key]
        self[key] = value

    def __setitem__(self, key, value):
        if hasattr(self, key):
            super().__setitem__(key + '_' + datetime.now().strftime('%Y_%m_%d_%H%M%S'), self[key])
        super().__setitem__(key, value)

## Example on how it works:

dictionary = {'name1': 'A', 'name2': 'B', 'value1': [1, 2, 3, 4], 'value2': [6, 3, 4, 5]}

df = CustomDataFrame(dictionary)
print(df)
"""
  name1 name2  value1  value2
0     A     B       1       6
1     A     B       2       3
2     A     B       3       4
3     A     B       4       5
"""

# Modifying values from column "name1":

df['name1'] = 'B'
print(df)
"""
  name1 name2  value1  value2 name1_2022_08_15_205120
0     B     B       1       6                       A
1     B     B       2       3                       A
2     B     B       3       4                       A
3     B     B       4       5                       A
"""

# Modifying "name1" once again:

df.name1 = 'C'
print(df)
"""
  name1 name2  value1  value2 name1_2022_08_15_205120 name1_2022_08_15_205313
0     C     B       1       6                       A                       B
1     C     B       2       3                       A                       B
2     C     B       3       4                       A                       B
3     C     B       4       5                       A                       B
"""