python - 在数据框行中查找值 - 创建新列突出显示下一行匹配项

Question

我正在尝试在 Pandas 数据框行中查找一个值，并创建一个新列以突出显示下一行是否匹配。所以对于下面的例子:

rng = pd.DataFrame( {'test_1': ['A', 'A','A', 'A', 'B','B', 'A' , 'A', 'A', 'A','A' , 'A', 'A', 'A',]},  index = pd.date_range('4/2/2014', periods=14, freq='BH'))
reg

行 == B 在 2014-04-02 13:00:00 和 2014-04-02 14:00:00 所以有一个匹配项:

    test_1
2014-04-02 09:00:00 A
2014-04-02 10:00:00 A
2014-04-02 11:00:00 A
2014-04-02 12:00:00 A
2014-04-02 13:00:00 B
2014-04-02 14:00:00 B
2014-04-02 15:00:00 A
2014-04-02 16:00:00 A
2014-04-03 09:00:00 A
2014-04-03 10:00:00 A
2014-04-03 11:00:00 C
2014-04-03 12:00:00 A
2014-04-03 13:00:00 D
2014-04-03 14:00:00 D

所以新的列应该如下:

B_Matches
    2014-04-02 09:00:00 0
    2014-04-02 10:00:00 0
    2014-04-02 11:00:00 0
    2014-04-02 12:00:00 0
    2014-04-02 13:00:00 0
    2014-04-02 14:00:00 1
    2014-04-02 15:00:00 0
    2014-04-02 16:00:00 0
    2014-04-03 09:00:00 0
    2014-04-03 10:00:00 0
    2014-04-03 11:00:00 0
    2014-04-03 12:00:00 0
    2014-04-03 13:00:00 0
    2014-04-03 14:00:00 0

然后我将在其他专栏中为 C、D 等做同样的事情。我基本上是在尝试查找出现特定条件且下一个时间段相同的时间，我将在此列上执行 count() 以查看下一个时间段匹配的频率。还请展示任何其他执行此操作的方法。

感谢您的帮助。

Answer 1

你可以定义一个 func 来获取你的值并返回是否有任何行满足你的条件，这将适用于你传递的任何值，然后将 bool 系列转换为 int 所以它转换 True 和 False 分别为 1 和 0:

In [220]:
def func(val):
    return ((rng['test_1'] == val) & (rng['test_1'].shift() == val)).astype(int)
​
func('B')

Out[220]:
2014-04-02 09:00:00    0
2014-04-02 10:00:00    0
2014-04-02 11:00:00    0
2014-04-02 12:00:00    0
2014-04-02 13:00:00    0
2014-04-02 14:00:00    1
2014-04-02 15:00:00    0
2014-04-02 16:00:00    0
2014-04-03 09:00:00    0
2014-04-03 10:00:00    0
2014-04-03 11:00:00    0
2014-04-03 12:00:00    0
2014-04-03 13:00:00    0
2014-04-03 14:00:00    0
Freq: BH, Name: test_1, dtype: int32

In [222]:
func('A')

Out[222]:
2014-04-02 09:00:00    0
2014-04-02 10:00:00    1
2014-04-02 11:00:00    1
2014-04-02 12:00:00    1
2014-04-02 13:00:00    0
2014-04-02 14:00:00    0
2014-04-02 15:00:00    0
2014-04-02 16:00:00    1
2014-04-03 09:00:00    1
2014-04-03 10:00:00    1
2014-04-03 11:00:00    1
2014-04-03 12:00:00    1
2014-04-03 13:00:00    1
2014-04-03 14:00:00    1
Freq: BH, Name: test_1, dtype: int32