Pandas数据框标记列数据模式更改后的一批行

Question

我有以下（样本）数据框df：

data_list = [
    1521811600,
    1521811600,
    1521811600,
    1521811601,
    315964847,
    315964841,
    315964841,
    315964841,
    315964841,
    315964841,
    315964841,
    315964841,
    1521811601,
    1521811601,
    1521811601,
    ]
df = pd.DataFrame({'data':data_list, 'flag':[0]*len(data_list)})

因此：

          data   flag
0   1521811600      0
1   1521811600      0
2   1521811600      0
3   1521811601      0
4    315964847      0
5    315964841      0
6    315964841      0
7    315964841      0
8    315964841      0
9    315964841      0
10   315964841      0
11   315964841      0
12  1521811601      0
13  1521811601      0
14  1521811601      0

'data'列应该是一系列升序时间戳，没有时间跳跃。有时在采集过程中，我得到一些明显无效的数据（某种回滚或跳远）。我想用标志列中的一些特殊标记值来识别和标记这些数据。

我想标记所有具有升序和连续数据的行（仅相差0或1），其中“标志”结果为1.我想标记第一次出现的虚假数据（向后跳转，或者向前跳转大于1），结果为“2”。我需要标记错误数据的第二次出现，通过坏数据的结尾，“标志”结果为3.

理想情况下，这就是我最终为上面的数据框所做的事情：

          data   flag
0   1521811600      1
1   1521811600      1
2   1521811600      1
3   1521811601      1
4    315964847      2
5    315964841      3
6    315964841      3
7    315964841      3
8    315964841      3
9    315964841      3
10   315964841      3
11   315964841      3
12  1521811601      1
13  1521811601      1
14  1521811601      1

除了上述内容之外，我无法对数据做出任何假设。例如，第一个虚假数据值（* 847）与其他虚拟数据值（* 841）不同的事实无关紧要;在良好的数据值从“600”到“* 601”“上升”之后，伪造数据值也不会立即开始。

也许值得指出的是，可能只有一个伪造的数据值，在这种情况下，没有标记为3的记录，例如期望的输出（此时显示向前跳跃而不是向后）：

          data   flag
0   1521811599      1
1   1521811599      1
2   1521811599      1
3   2423603027      2
4   1521811599      1
5   1521811599      1
6   1521811599      1

我不知道如何在“pandonic”/“pandastic”/“大流行”中做到这一点？！方式...寻找用于熊猫的单词术语，就像人们对普通Python说的那样：“我不知道如何用Pythonic方式做某事”......

我确实提出了一些真正可怕的代码，以便更“手动”操作索引，但我从来没有完全正确，这是一个彻底的混乱。看起来，在Pandas的情况下，如果没有Pandonic的方法，尝试做一些事情会变得很难看，但至少这是一个非常明显的线索，你做错了。