創建在熊貓數據框中跨行進行比較的新列

Question

我正在尋找基於在接下來的2行中看到的值在數據框中創建新列。具體來說，如果接下來的兩行中的任何值都低於4，那麼我希望當前行中的新值爲0（並且如果後兩行中的所有值都高於4，那麼我希望當前行中的新值爲1）。

>>> df = pandas.DataFrame({"A": [5,6,7,3,2]}) 
>>> df 
    A 
0 5 
1 6 
2 7 
3 8 
4 2 
>>> desired_result = pandas.DataFrame({"A": [5,6,7,8,2], "new": [1,1,0,0,0]}) 
>>> desired_result 
    A new 
0 5 1 
1 6 1 
2 7 0 
3 8 0 
4 2 0 

在這裏可以看到，在「desired_result」的第一個值是1，因爲圖6和7位均爲> 4（和HTE邏輯同樣適用），直到第三行中的新的值變爲0，因爲當我們展望未來兩行（8,2），然後我們看到2是< 4，所以值變爲0.

我一直在嘗試使用apply函數，但我無法弄清楚如何傳遞下一個2行值作爲輸入。

我在這個網站上發現了很多有關跨欄比較的幫助，但無法弄清楚如何像我描述的那樣「向前看」。

感謝您的幫助！

Answer 1

您可以將new的值設置爲1，然後使用loc和shift和lt（小於）將相應的值設置爲零。

df = pd.DataFrame({"A": [5, 6, 7, 8, 2]}) 
df['new'] = 1 

df.loc[(df.A.shift(-1).lt(4)) | (df.A.shift(-2).lt(4)), 'new'] = 0 

# The last value does not have any future observations and should be set to zero. 
df.new.iat[-1] = 0 

>>> df 
    A new 
0 5 1 
1 6 1 
2 7 0 
3 8 0 
4 2 0 

擴展到下一個8行，而不是2：

nrows = 8 
df.loc[eval(" | ".join("df.A.shift(-{0}).lt(4)".format(n) 
         for n in range(1, nrows + 1))), 'new'] = 0