比较 Pandas 列中的上一个和下一个不同值

Question

我有一个带有一列浮点数的数据框，看起来像这样（为简单起见，示例使用整数）：

  col1                    

0 10    

1 10  

2 5

3 5

4 5

5 10

6 4

7 4

8 4

9 4

10 4

11 5

12 5

我正在尝试创建一个新列，为每一行比较该行中的前一个和下一个不同值，并根据它们是否相等分配一个布尔值。例如，在 row[2] 中，值为 5，在 row[1] 中，前一个不同值（不是 5）是 10，在 row[5] 中，下一个不同值是 10。在这种情况下，新列中的值为True。

然后，例如 df 我试图获得的输出是

  col1  col2                

0 10    NaN

1 10    False

2 5     True

3 5     True

4 5     True

5 10    False

6 4     False

7 4     False

8 4     False

9 4     False

10 4    False

11 5    False

12 5    NaN

我知道如何与特定数量的前后行进行比较，但我不知道是否可以通过搜索“第一个不同的值”进行比较。

有什么办法吗？

非常感谢！

Answer 1

您可以连续使用唯一值来完成它，然后reindex喜欢：s = df['col1'] #to ease the code#where the value is not the same as beforem = s.diff().ne(0) # unique value if followingsu = s[m].reset_index(drop=True)print (su)# 0    10# 1     5# 2    10# 3     4# 4     5# Name: col1, dtype: int64#create columns in df to align previous and after not equal valuedf['col1_after'] = su.reindex(m.cumsum().values).valuesdf['col1_before'] = su.reindex(m.cumsum().values-2).values#create col2 where the two previous columns are equaldf['col2'] = df['col1_after'].eq(df['col1_before'])你得到print (df)    col1  col1_after  col1_before   col20     10         5.0          NaN  False1     10         5.0          NaN  False2      5        10.0         10.0   True3      5        10.0         10.0   True4      5        10.0         10.0   True5     10         4.0          5.0  False6      4         5.0         10.0  False7      4         5.0         10.0  False8      4         5.0         10.0  False9      4         5.0         10.0  False10     4         5.0         10.0  False11     5         NaN          4.0  False12     5         NaN          4.0  False请注意，您可以df.drop(['col1_after','col1_before'], axis=1)删除不需要的列，我将它们留在这里以显示正在发生的事情