我有一个巨大的熊猫数据框，看起来像这样：
id type price min max
1 ch 10 10 100
1 fo 8 20 100
1 dr 7 10 90
1 ad 5 16 20
1 dr 6 10 90
1 fo 4 20 100
2 ch 5 40 50
2 fo 3 10 50
2 ch 3 40 50
... ... ... ... ...
我想添加一个新列“匹配”以获取如下内容：
id type price min max match
1 ch 10 10 100 false
1 fo 8 20 100 false
1 dr 7 10 90 false
1 ad 5 16 20 false
1 dr 6 10 90 true
1 fo 4 20 100 true
2 ch 5 40 50 false
2 fo 3 10 50 false
2 ch 3 40 50 true
... ... ... ... ... ...
我尝试使用shift：
df['match']=np.where((df['id'] == df['id'].shift()) & (df['type'] == df['type'].shift()) & (df['min'] == df['min'].shift()) & (df['max'] == df['max'].shift()),true, false)
但这只是将当前行与上一行进行比较，没有特定的模式来确定符合条件的前一行的数量。我想选择id作为比较行的窗口。有办法吗？
任何建议都会受到赞赏。
谢谢
答案 0 :(得分：3)
您可以使用duplicated指定列的subset来考虑：
df.assign(match=df.duplicated(subset=['id', 'type', 'min', 'max']))
id type price min max match
0 1 ch 10 10 100 False
1 1 fo 8 20 100 False
2 1 dr 7 10 90 False
3 1 ad 5 16 20 False
4 1 dr 6 10 90 True
5 1 fo 4 20 100 True
6 2 ch 5 40 50 False
7 2 fo 3 10 50 False
8 2 ch 3 40 50 True