查找数据框中满足的条件顺序

Question

说我在pandas.DataFrame：

中有一组这样的数据

    A      B      C
1   0.96   1.2    0.75
2   0.94   1.3    0.72
3   0.92   1.15   0.68
4   0.90   1.0    0.73
...

我想弄清楚数据符合条件的顺序。如果我在上面的例子中寻找A减少，B减少和C增加，我会得到ABC，因为A首先满足其条件，B是第二，C是第三。

现在我正在试图解决这个问题，但是有没有更好的方法来利用Pandas的功能呢？

Answer 1

这是一种方法。这使得假设与您的问题的上下文相匹配，我们可以描述可能的条件，因为前一个值小于或大于当前值。

代码：

def met_condition_at(test_df, tests):
    # for each column apply the conditional test and then cumsum()
    deltas = [getattr(test_df.diff()[col], test)(0).cumsum() for col, test
              in zip(test_df.columns, tests)]

    # the first time the condition is true, cumsum() == 1
    return (pd.concat(deltas, axis=1) == 1).idxmax()

如何？

1. 我们采用每列的.diff()
2. 然后我们应用测试来查看差异何时改变迹象
3. 然后我们在布尔结果上.cumsum()，找到== 1
的时间
4. == 1是第一次改变方向时的索引
时的索引

测试代码：

import pandas as pd

df = pd.read_fwf(StringIO(u"""
       A      B      C
       0.96   1.2    0.75
       0.94   1.3    0.72
       0.92   1.15   0.68
       0.90   1.0    0.73"""), header=1)
print(df)

tests = ('lt', 'lt', 'gt')
print(met_condition_at(df, tests))

print(''.join(met_condition_at(df, tests).sort_values().index.values))

结果：

      A     B     C
0  0.96  1.20  0.75
1  0.94  1.30  0.72
2  0.92  1.15  0.68
3  0.90  1.00  0.73

A    1
B    2
C    3
dtype: int64

ABC