python - 查找最后一个可能的索引值以满足过滤要求

Question

我有一个数据框如下:

Slot      Time     Last      Next
1         9:30               9:37
2         9:35     9:32      9:40
3         9:40     9:37      9:52
4         9:45     9:41      9:47
5         9:50     9:47      10:00

我想在这里做的是创建两个新列 'min' 和 'max'，这样 'min' 输出最后一个可能的时间槽 < last;并且 'max' 输出最后一个可能的时隙

此处所需的输出应该是:

df['min'] = [NaN,1,2,3,4]

and

df['max'] = [2,2,5,4,5]

我尝试了一些类似的东西

for index, row in df.iterrows():
    row['min'] = df[df['Time'] < row['Last']]['Slot']

但得到一个空列表。任何帮助是极大的赞赏。谢谢!

Answer 1

首先，我将日期列转换为日期时间格式，否则当你比较字符串时，它只考虑第一个数字:

df = df_.copy()
df.loc[:, 'Time':'Next'] = df.loc[:, 'Time':'Next']
                             .apply(pd.to_datetime, errors='coerce')

对于 min 列你可以这样做:

min_vals = [(df['Time'] < x)[::-1].idxmax() 
           if any(df['Time'] < x) else np.nan for x in df['Last']]
df_['min'] = df.loc[min_vals,'Slot'].values

对于 max :

max_vals = [(df['Time'] < x)[::-1].idxmax() 
           if any(df['Time'] < x) else np.nan for x in df['Next']]
df_.loc[:,'max'] = df.loc[max_vals,'Slot'].values

这会给你:

print(df_)

    Slot  Time  Last   Next  min  max
0     1  9:30     -   9:37  NaN    2
1     2  9:35  9:32   9:40  1.0    2
2     3  9:40  9:37   9:52  2.0    5
3     4  9:45  9:41   9:47  3.0    4
4     5  9:50  9:47  10:00  4.0    5