python - Pandas :将单元格值与同一列下方的单元格值进行比较？

Question

我有一个包含以下列的数据框

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'num': [1, 2, 2, 3, 4, 5, 6]})

我想创建一个列，使用 df['num'].shift() 将当前单元格值与其下方的单元格值进行比较，如果匹配，则该值应为 True 或 False。

预期输出:

   num  matches?
0    1     False
1    2      True
2    2     False
3    3     False
4    4     False
5    5     False
6    6     False

我无法找到遍历每个单元格并比较条件以及何时使用以下内容的最佳方法:

df['matches?'] = ''

for i in range(len(df)):
    if df['num'] == df['num'].shift(1):
        df['matches?'] = True
    else:
        df['matches?'] = False

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

如何以最简单的方式实现这一点？

Answer 1

当您使用 shift 时，您不需要循环，该操作被矢量化并为您完成:

df['matches?'] = df['num'].shift(-1)==df['num']

输出:

    num    matches?
0   1      False
1   2      True
2   2      False
3   3      False
4   4      False
5   5      False
6   6      False

编辑

如果要保持循环逻辑:

for ix, row in df.iterrows():
    if ix < len(df)-1:
        if df.loc[ix, 'num'] == df.loc[ix+1, 'num']:
            df.loc[ix, 'matches?'] = True
        else:
            df.loc[ix, 'matches?'] = False
    else: #last observation
        df.loc[ix, 'matches?'] = False

输出:

    num    matches?
0   1      False
1   2      True
2   2      False
3   3      False
4   4      False
5   5      False
6   6      False