Pandas 比较下一行

Question

我有一个这样的数据框

d={}
d['z']=['Q8','Q8','Q7','Q9','Q9']
d['t']=['10:30','10:31','10:38','10:40','10:41']
d['qty']=[20,20,9,12,12]

我想比较第一行和第二行

数量与下一行相同并且
下一行是否更大 AND
z 值是否与下一行相同

所需值为

   qty                   t   z  valid
0   20 2015-06-05 10:30:00  Q8  False
1   20 2015-06-05 10:31:00  Q8   True
2    9 2015-06-05 10:38:00  Q7  False
3   12 2015-06-05 10:40:00  Q9  False
4   12 2015-06-05 10:41:00  Q9   True

Answer 1

您似乎想使用 Series.shift 方法。

使用此方法，您可以生成相对于原始列有偏移的新列。像这样：

df['qty_s'] = df['qty'].shift(-1)
df['t_s'] = df['t'].shift(-1)
df['z_s'] = df['z'].shift(-1)

现在您可以比较这些：

df['is_something'] = (df['qty'] == df['qty_s']) & (df['t'] < df['t_s']) & (df['z'] == df['z_s'])

这是一个简化示例，说明 Series.shift 如何比较下一行与当前行：

df = pd.DataFrame({"temp_celcius":pd.np.random.choice(10, 10) + 20}, index=pd.date_range("2015-05-15", "2015-05-24")) 
df
            temp_celcius

2015-05-15            21
2015-05-16            28
2015-05-17            27
2015-05-18            21
2015-05-19            25
2015-05-20            28
2015-05-21            25
2015-05-22            22
2015-05-23            29
2015-05-24            25

df["temp_c_yesterday"] = df["temp_celcius"].shift(1)
df
            temp_celcius  temp_c_yesterday
2015-05-15            21               NaN
2015-05-16            28                21
2015-05-17            27                28
2015-05-18            21                27
2015-05-19            25                21
2015-05-20            28                25
2015-05-21            25                28
2015-05-22            22                25
2015-05-23            29                22
2015-05-24            25                29

df["warmer_than_yesterday"] = df["temp_celcius"] > df["temp_c_yesterday"]
            temp_celcius  temp_c_yesterday warmer_than_yesterday
2015-05-15            21               NaN                 False
2015-05-16            28                21                  True
2015-05-17            27                28                 False
2015-05-18            21                27                 False
2015-05-19            25                21                  True
2015-05-20            28                25                  True
2015-05-21            25                28                 False
2015-05-22            22                25                 False
2015-05-23            29                22                  True
2015-05-24            25                29                 False

如果我误解了您的查询，请post发表评论，我会更新我的答案。

Pandas 比较下一行

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