如何遍历一个索引不连续的数组dataframe,并比较每一行的其中两列与上一行相同两列的值
时间: 2024-02-11 21:09:47 浏览: 69
pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式
遍历一个索引不连续的dataframe,并比较每一行的其中两列与上一行相同两列的值,可以使用iterrows()方法遍历每一行,并使用loc[]方法获取每一行中需要比较的两列。比较可以使用if语句和逻辑运算符实现。同时,为了比较每一行与上一行相同两列的值,我们可以使用shift()方法将dataframe沿着行轴向下移动一行,这样就可以将每一行与上一行相同两列的值获取到了。下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个索引不连续的dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=[0, 2, 4])
# 将dataframe沿着行轴向下移动一行
df_shift = df.shift(1)
# 遍历每一行,并比较其中的两列与上一行相同两列的值
for index, row in df.iterrows():
col1 = row.loc['A']
col2 = row.loc['B']
col1_shift = df_shift.loc[index, 'A']
col2_shift = df_shift.loc[index, 'B']
if col1 > col2 and col1_shift > col2_shift:
print("第{}行中,A列的值{}大于B列的值{},上一行中A列的值{}大于B列的值{}".format(index, col1, col2, col1_shift, col2_shift))
else:
print("第{}行中,A列的值{}小于或等于B列的值{},上一行中A列的值{}小于或等于B列的值{}".format(index, col1, col2, col1_shift, col2_shift))
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个索引不连续的dataframe,然后使用shift()方法将dataframe沿着行轴向下移动一行,并生成一个新的dataframe。在遍历每一行的过程中,我们使用loc[]方法获取每一行中的A列和B列的值,并使用shift()方法获取上一行中相同两列的值。最后,根据比较结果输出相应的信息。
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