如何在python pandas中选择行并计算相邻行的值？

Question

我有一些数据如跟随结构。它用在python pandas Data Frame中，我把它命名为df。

Data1,Data2,Value
2016-04-29,00:40:15,3
2016-04-29,00:40:24,2
2016-04-29,00:40:35,2
2016-04-29,00:40:36,2
2016-04-29,00:40:43,2
2016-04-29,00:40:45,2
2016-04-29,00:40:55,1

我想过滤以下条件的数据：

1. df['Value'] <= 2
2. df.row['Data2'] - df.former_row['Data2'] > 10（former_row表示前一行。我不知道如何在python pandas中解决。）

结果如下。

Data1,Data2,Value
2016-04-29,00:40:24,2
2016-04-29,00:40:35,2
2016-04-29,00:40:43,2
2016-04-29,00:40:55,1

如何在pandas中使用该功能来解决这个问题？

Answer 1

只是为了确保我们使用相同的设置：

设置

from StringIO import StringIO
import pandas as pd

text = """Data1,Data2,Value
2016-04-29,00:40:15,3
2016-04-29,00:40:24,2
2016-04-29,00:40:35,2
2016-04-29,00:40:36,2
2016-04-29,00:40:43,2
2016-04-29,00:40:45,2
2016-04-29,00:40:55,1"""

df = pd.read_csv(StringIO(text), sep=',')
df.Data1 = pd.to_datetime(df.Data1)
df.Data2 = pd.to_timedelta(df.Data2)

IIUC：

cond1 = df.Value <= 2
cond2 = df.Data2.dt.total_seconds().diff() > 10

df.loc[cond1 & cond2]