在熊猫数据框中找到上一行

Question

我的数据框可以像这样复制：

import pandas as pd 
link = 'https://raw.githubusercontent.com/timothylombard/RSB/master/RSBdata.csv'
df = pd.read_csv(link)
df['Date'] =  pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True) 

此数据帧的图片看起来像这样-

我想做什么

1. 标识df ['Connections']的值与上一行不同的行。
2. 标识更改之前的行。

然后，我想比较和报告更改行之间和更改行之前列值的差异。看图片，我想比较2018年1月13日与2017年10月10日建立索引的数据

到目前为止，我已经可以使用.shift添加新列

df['PriorConnections'] = df['Connections'].shift()

然后添加另一列具有不同值的列，如：

df['Connections_Diff'] = df['Connections'] - df['PriorConnections']

我还可以使用-

来标识更改行

cr = df.loc[df.Connections_Diff > 0]
df.loc[cr]

如何找到df.loc [cr]之前的行？

Answer 1

您可以这样检查吗？

>> df = pd.DataFrame({'Col1': [10, 20, 10, 15, 15],
                   'Col2': [13, 23, 18, 33, 48],
                   'Col3': [17, 27, 22, 37, 52]})
>> series_to_check = df['Col1']
>> [(i, i-1) for i in range(1,len(series_to_check)-1) if series_to_check[i]!=series_to_check[i-1] ]
>> [(1, 0), (2, 1), (3, 2)]
>> # returns a list of tuples [(`changed_row_index`, `previous_row_index`)]

它实质上检查了系列中的每个项目及其先前的数据。

Answer 2

您可以创建一个包含changed_rows的所有索引的列表。

因此，您可以这样做：

list_changed_rows = []

for i in range(1, df.shape[0]):
    if df.iloc[i,2] != df.iloc[i-1,2]:
        list_changed_rows.append(i)

要分析它们，您可以执行以下操作：

for i in list_changed_rows:
    row_before = df.iloc[[i-1]]
    row_changed = df.iloc[[i]]

    # code