python - 使用 pd.apply() 和 shift 来比较相邻行

Question

我想比较两个单独列上的相邻行。我有一个包含两列的 dataframe:Letter 和 Boolean_Value。我想创建一个新列 New Col，其中值为 True 或 False。

要使值为 true:

下一行(较高的索引)必须共享相同的 Letter 值，并且下一行的 Boolean_Value 必须为 True。

如果值为 false:

所有其他场景

我的代码产生所有错误值:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=[['A', False],
                        ['A', True],
                        ['B', False],
                        ['B', False],
                        ['B', True]]
                  ,columns=['Letter', 'Boolean_Value'])

def my_test2(row):
    try:
        if row['Letter'].shift(1) == row['Letter'] and row['Boolean_Value'].shift(1) == True:
            return True
        else:
            return False
    except:
        return False

df['New Col'] = df.apply(my_test2, axis=1)

print df

产量:

  Letter Boolean_Value New Col
0      A         False   False
1      A          True   False
2      B         False   False
3      B         False   False
4      B          True   False

期望的输出:

  Letter Boolean_Value New Col
0      A         False   True
1      A          True   False
2      B         False   False
3      B         False   True
4      B          True   False

Answer 1

你可以:

df['new_col'] = (df.Letter == df.Letter.shift(-1)) & df.Boolean_Value.shift(-1)

  Letter Boolean_Value new_col
0      A         False    True
1      A          True   False
2      B         False   False
3      B         False    True
4      B          True   False