我有一個帶有一列浮點數的數據框，看起來像這樣（為簡單起見，示例使用整數）： col1 0 10 1 10 2 53 54 55 106 47 48 49 410 411 512 5我正在嘗試創建一個新列，為每一行比較該行中的前一個和下一個不同值，并根據它們是否相等分配一個布爾值。例如，在 row[2] 中，值為 5，在 row[1] 中，前一個不同值（不是 5）是 10，在 row[5] 中，下一個不同值是 10。在這種情況下，新列中的值為True。然后，例如 df 我試圖獲得的輸出是 col1 col2 0 10 NaN1 10 False2 5 True3 5 True4 5 True5 10 False6 4 False7 4 False8 4 False9 4 False10 4 False11 5 False12 5 NaN我知道如何與特定數量的前后行進行比較，但我不知道是否可以通過搜索“第一個不同的值”進行比較。有什么辦法嗎？非常感謝！
1 回答
肥皂起泡泡
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您可以連續使用唯一值來完成它，然后reindex喜歡：
s = df['col1'] #to ease the code
#where the value is not the same as before
m = s.diff().ne(0)
# unique value if following
su = 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 value
df['col1_after'] = su.reindex(m.cumsum().values).values
df['col1_before'] = su.reindex(m.cumsum().values-2).values
#create col2 where the two previous columns are equal
df['col2'] = df['col1_after'].eq(df['col1_before'])
你得到
print (df)
col1 col1_after col1_before col2
0 10 5.0 NaN False
1 10 5.0 NaN False
2 5 10.0 10.0 True
3 5 10.0 10.0 True
4 5 10.0 10.0 True
5 10 4.0 5.0 False
6 4 5.0 10.0 False
7 4 5.0 10.0 False
8 4 5.0 10.0 False
9 4 5.0 10.0 False
10 4 5.0 10.0 False
11 5 NaN 4.0 False
12 5 NaN 4.0 False
請注意，您可以df.drop(['col1_after','col1_before'], axis=1)刪除不需要的列，我將它們留在這里以顯示正在發生的事情
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