检查 Pandas DataFrame 列中的序列

Question

我的 DataFrame 如下所示：

    Category       Date
81    Monate 2020-01-01
88    Monate 2020-01-02
58    Monate 2020-01-03
3     Monate 2020-01-04
23    Monate 2020-01-05
..       ...        ...
134   Wochen 2020-05-24
145     Tage 2020-05-25
147     Tage 2020-05-26
146     Tage 2020-05-27
148     Tage 2020-05-28

按Date排序。我需要运行检查每一行是否 Monate 跟随 Monate，Wochen 跟随 Wochen 等等。允许沃臣跟着莫纳特，塔哥跟着沃臣。我希望我的意思很清楚。看起来这应该会导致错误，因为序列无效。

    Category       Date
81    Monate 2020-01-01
88    Monate 2020-01-02
58    Tage   2020-01-03
3     Monate 2020-01-04
23    Monate 2020-01-05
..       ...        ...
134   Wochen 2020-05-24
145     Tage 2020-05-25
147     Tage 2020-05-26
146   Wochen 2020-05-27
148     Tage 2020-05-28

我可以尝试在每一行上编写一个非常复杂且可能很慢的迭代。

for row in result_df.iterrows():
    do xyz

是否有更好更快的方法来检查系列中的正在进行的序列或列表、字典等中的可能序列？

Answer 1

我相信你可以创建一个数字字典来说明顺序并替换类别列的值并检查 series.diff 是否永远不会为负 series.all:

def check(dataframe):
    d = {'Monate':1,'Wochen':2,'Tage':3}
    return dataframe['Category'].replace(d).diff().fillna(0).ge(0).all()

测试运行：

print(df,'\n\n',f"Valid? : {check(df)}",'\n\n',df1,'\n\n',f"Valid? : {check(df1)}")

 Category        Date
81    Monate  2020-01-01
88    Monate  2020-01-02
58    Monate  2020-01-03
3     Monate  2020-01-04
23    Monate  2020-01-05
134   Wochen  2020-05-24
145     Tage  2020-05-25
147     Tage  2020-05-26
146     Tage  2020-05-27
148     Tage  2020-05-28 

 Valid? : True 

     Category        Date
81    Monate  2020-01-01
88    Monate  2020-01-02
58      Tage  2020-01-03
3     Monate  2020-01-04
23    Monate  2020-01-05
134   Wochen  2020-05-24
145     Tage  2020-05-25
147     Tage  2020-05-26
146   Wochen  2020-05-27
148     Tage  2020-05-28 

 Valid? : False

检查 Pandas DataFrame 列中的序列

Check for sequence in column of Pandas DataFrame

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