Question

我在pandas中有一个df

将pandas导入为pd

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(['AA', 'BB', 'CC'], columns = ['value'])

我想迭代df中的行。对于每一行，我想要行值和下一行值。

这是理想的结果。

0 1 AA BB
1 2 BB CC

我尝试过使用itertools的pairwise（）函数。

from itertools import tee, izip
def pairwise(iterable):
    "s -> (s0,s1), (s1,s2), (s2, s3), ..."
    a, b = tee(iterable)
    next(b, None)
    return izip(a, b)

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(['AA', 'BB', 'CC'], columns = ['value'])

for (i1, row1), (i2, row2) in pairwise(df.iterrows()):
    print i1, i2, row1["value"], row2["value"]

但是，它太慢了。知道如何用iterrows实现输出吗？我想尝试使用pd.apply获取大型数据集。

Answer 1

你可以简单地shift，然后使用dropna扔出最后一行：

df['next_value'] = df.value.shift(-1)
df.dropna(inplace=True)
>>> df
        value   next_value
0          AA           BB
1          BB           CC

Answer 2

虽然它不是最“花哨”的方式 - 我只会使用数字迭代器并访问行i和i + 1

python pandas ...在pandas中替代iterrows获取下一行值（NEW）

2 个答案: