使用Python Dataframe将行与下一行进行比较并从结果中创建一个新列？

Question

我想比较两列中的两个连续行，如果它们的值相同，则根据第三列值之间的差异创建一个新列。请参阅下面的输入和预期输出：

输入：

df = pd.Dataframe({'Account Number': [123,123,123,456,456,456],  'Value':['ABC', 'ABC', 'ABC', 'DEF', 'DEF', 'DEF'],'Positions':[10,10,20,20,20,15]})

预期输出：

df = pd.Dataframe({'Account Number': [123,123,123,456,456,456],'Value':['ABC', 'ABC', 'ABC', 'DEF', 'DEF', 'DEF'],'Positions':[10,10,20,20,20,15], 'new_col': [0,0,10,0,0,-5]})

在excel中，公式很简单：

IF(AND(B2=B1,C2=C1), D2-D1, 0)

其中：B = 帐号，C = 价值，D = new_col

到目前为止，我已经尝试了两次尝试 - (1) 使用 iloc（这会产生 IndexError: Single positional indexer is out of bounds"）和 (2) 使用 rolling(n) - 但我不能甚至编译。请参阅下面我在 (1) 处的尝试，任何帮助都会很棒。谢谢！

a = 0
if a != len(df):
    for a in range(len(df)):
        df['new_col'] = np.where((df["Account Number"].iloc[a+1] == df["Account Number"].iloc[a]) and (df["Value"].iloc[a+1] == df["Value"].iloc[a]), df["Positions"].iloc[a+1] df["Positions"].iloc[a], 0)
        a+= 1

Answer 1

您应该使用一种称为.diff() 的简单且性能更高的pandas 方法而不是循环：

df['new_col'] = df.groupby('Account Number')['Positions'].diff().fillna(0).astype(int)

完整代码：

df = pd.DataFrame({'Account Number': [123,123,123,456,456,456],  'Value':['ABC', 'ABC', 'ABC', 'DEF', 'DEF', 'DEF'],'Positions':[10,10,20,20,20,15]})
df['new_col'] = df.groupby('Account Number')['Positions'].diff().fillna(0).astype(int)
df
Out[1]: 
   Account Number Value  Positions  new_col
0             123   ABC         10        0
1             123   ABC         10        0
2             123   ABC         20       10
3             456   DEF         20        0
4             456   DEF         20        0
5             456   DEF         15       -5

Answer 2

对于范围内的(len(df)-1)：

注意 -1。 没有它 - 是的，你会遇到索引错误

Answer 3

应该避免循环遍历 pandas 结构，但我不知道如何在没有循环或修改数据结构的情况下为您提供帮助

new_col=[0]
for a in range(len(df)-1):
    if (df["Account Number"].iloc[a+1] == df["Account Number"].iloc[a]) and (df["Value"].iloc[a+1] == df["Value"].iloc[a]):
        new_col.append(df["Positions"].iloc[a+1] - df["Positions"].iloc[a])
    else:
        new_col.append(0)

df["new_col"]=new_col
print(df)

给出以下输出

   Account Number Value  Positions  new_col
0             123   ABC         10        0
1             123   ABC         10        0
2             123   ABC         20       10
3             456   DEF         20        0
4             456   DEF         20        0
5             456   DEF         15       -5