python - 检查当前行中的所有列值是否小于 pandas 数据框中的所有先前行

Question

有没有办法检查pandas数据帧(整个数据帧)中当前行中的所有列值是否小于所有先前行(直到当前行)中的相应列值，并使用以下命令创建新列相应的值为 1 或 0？

Answer 1

考虑数据帧df

np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 2), columns=list('AB'))

df

          A         B
0  0.417022  0.720324
1  0.000114  0.302333
2  0.146756  0.092339
3  0.186260  0.345561
4  0.396767  0.538817
5  0.419195  0.685220
6  0.204452  0.878117
7  0.027388  0.670468
8  0.417305  0.558690
9  0.140387  0.198101

选项 1
cummin与 shift
这里的概念是跟踪到目前为止每列的最小值。如果特定行上的值小于前一行及其之前的所有行，则该值必须是新的最小值。我们可以通过检查它是否小于前一行的最小值来判断这是否为True。
注意这对于 NaN 值应该可以正常工作。

df.assign(New=(df < df.cummin().shift()).all(1).astype(int))

          A         B  New
0  0.417022  0.720324    0
1  0.000114  0.302333    1
2  0.146756  0.092339    0
3  0.186260  0.345561    0
4  0.396767  0.538817    0
5  0.419195  0.685220    0
6  0.204452  0.878117    0
7  0.027388  0.670468    0
8  0.417305  0.558690    0
9  0.140387  0.198101    0

<小时/>

选项 2
numpy 版本
numpy.minimum

v = df.values
c = np.minimum.accumulate(v[:-1], axis=0)
df.assign(New=np.append(False, (v[1:] < c).all(1)).astype(int))

          A         B  New
0  0.417022  0.720324    0
1  0.000114  0.302333    1
2  0.146756  0.092339    0
3  0.186260  0.345561    0
4  0.396767  0.538817    0
5  0.419195  0.685220    0
6  0.204452  0.878117    0
7  0.027388  0.670468    0
8  0.417305  0.558690    0
9  0.140387  0.198101    0