在 Pandas 数据框中查找 asc/desc 序列

Question

我正在尝试构建一个有助于简化研究工作的工具，并且似乎需要检测我何时在一列中的数据中具有递增序列，而在另一列中具有 asc/desc 序列。

有没有一种干净的方法来检查行中是否有序列，而不必编写一个像https://stackoverflow.com/a/52679427/5045375这样遍历行的状态机？编写这样的代码片段必须检查一列中的值是否在递增（无间隙），而另一列中的值是否为 asc/desc（无间隙）。我完全能够做到这一点，我只是想知道我的熊猫工具箱中是否有我遗漏的东西。

这里有一些例子来澄清我的意图，

import pandas as pd 

from collections import namedtuple

QUERY_SEGMENT_ID_COLUMN = 'Query Segment Id'

REFERENCE_SEGMENT_ID_COLUMN = 'Reference Segment Id'

def dataframe(data):

    columns = [QUERY_SEGMENT_ID_COLUMN, REFERENCE_SEGMENT_ID_COLUMN]

    return pd.DataFrame(data, columns=columns)

# No sequence in either column. No results

data_without_pattern = [[1, 2], [7, 0], [3, 6]]

# Sequence in first column, but no sequence in second column. No results

data_with_pseodo_pattern_query = [[1, 2], [2, 0], [3, 6]]

# Sequence in second column, but no sequence in first column. No results

data_with_pseudo_pattern_reference = [[1, 2], [7, 3], [3, 4]]

# Broken sequence in first column, sequence in second column. No results

data_with_pseudo_pattern_query_broken = [[1, 2], [3, 3], [7, 4]]

# Sequence occurs in both columns, asc. Expect results

data_with_pattern_asc = [[1, 2], [2, 3], [3, 4]]

# Sequence occurs in both columns, desc. Expect results

data_with_pattern_desc = [[1, 4], [2, 3], [3, 2]]

# There is a sequence, and some noise. Expect results

data_with_pattern_and_noise = [[1, 0], [1, 4], [1, 2], [1, 3], [2, 3], [3, 4]]

在第一个示例中，没有任何模式，

print(dataframe(data_without_pattern))

   Query Segment Id  Reference Segment Id

0                 1                     2

1                 7                     0

2                 3                     6

第二个示例在查询列中有一个升序的 id 序列，但在参考列中没有，

print(dataframe(data_with_pseodo_pattern_query))

   Query Segment Id  Reference Segment Id

0                 1                     2

1                 2                     0

2                 3                     6

Answer 1

如果我理解正确，您的问题是岛和间隙问题的变体。每个具有可接受间隙的单调（增加或减少）子序列将形成一个岛。例如，给定一个系列s：s   island--  ------0   10   11   13   2        # gap > 1, form new island4   22   3        # stop increasing, form new island1   3 0   3概括地说：只要当前行和前一行之间的差距超出 [-1, 1] 范围，就会形成一个新岛。将此间隙岛算法应用于Query Segment Id和Reference Segment Id：Query Segment Id  Q Island    Reference Segment Id  R Island    Q-R Intersection----------------  --------    --------------------  --------    ----------------1                 1           1                     1           (1, 1)2                 1           2                     1           (1, 1)3                 1           3                     1           (1, 1)0                 2           4                     1           (2, 1)1                 2           5                     1           (2, 1)2                 2           6                     1           (2, 1)3                 2           7                     1           (2, 1)4                 2           8                     1           (2, 1)0                 3           9                     1           (3, 1)您正在寻找的qand范围现在是每个 的开头和结尾的and 。最后一个警告：忽略长度为 1 的交叉点（如最后一个交叉点）。rQuery Segment IdReference Segment IdQ-R Intersection代码：columns = ['Query Segment Id', 'Reference Segment Id']df = pd.DataFrame(data_with_multiple_contiguous_sequences, columns=columns)def get_island(col):    return (~col.diff().between(-1,1)).cumsum()df[['Q Island', 'R Island']] = df[['Query Segment Id', 'Reference Segment Id']].apply(get_island)result = df.groupby(['Q Island', 'R Island']) \            .agg(**{                'Q Start': ('Query Segment Id', 'first'),                'Q End': ('Query Segment Id', 'last'),                'R Start': ('Reference Segment Id', 'first'),                'R End': ('Reference Segment Id', 'last'),                'Count': ('Query Segment Id', 'count')            }) \            .replace({'Count': 1}, {'Count': np.nan}) \            .dropna()result['Q'] = result[['Q Start', 'Q End']].apply(tuple, axis=1)result['R'] = result[['R Start', 'R End']].apply(tuple, axis=1)结果：                   Q Start  Q End  R Start  R End  Count       Q       RQ Island R Island                                                       1        1               1      3        1      3      3  (1, 3)  (1, 3)2        1               0      4        4      8      5  (0, 4)  (4, 8)