Pandas 中查找相邻单元格值的灵活方法：全面指南

python

2024-03-06 03:16:04

根据条件查找相邻单元格值的 Pandas 方法

简介

在 Pandas 数据框中，经常需要根据某个条件查找相邻单元格的值。这对于数据分析和处理非常有用，可以用于识别模式、查找异常值或提取特定信息。本文将探讨 Pandas 中用于此目的的各种方法，包括其优点和局限性。

方法概述

shift() 函数

shift() 函数沿指定轴向上移动数据框中的行或列，正数向右或向下移动，负数向左或向上移动。它是一种查找相邻单元格值的最常用方法。

isin() 函数

isin() 函数检查一个值是否包含在另一个值组中。这对于根据条件查找相邻单元格值非常有用。

apply() 函数

apply() 函数将任意函数应用于数据框中的每一行或列。它提供了极大的灵活性，可以执行各种操作，包括根据条件查找相邻单元格值。

iloc() 函数

iloc() 函数基于整数索引访问数据框中的行和列。这对于根据条件查找相邻单元格值非常有用。

loc() 函数

loc() 函数基于标签索引访问数据框中的行和列。这对于根据条件查找相邻单元格值也非常有用。

选择合适的方法

选择查找相邻单元格值的方法取决于特定需求：

shift() 函数快速高效地向上或向下移动行或列。
isin() 函数检查值是否包含在另一个值组中。
apply() 函数执行各种操作，提供了极大的灵活性。
iloc() 和 loc() 函数基于整数或标签索引访问行和列。

示例

以下是一些使用这些方法查找相邻单元格值的代码示例：

# 使用 shift() 函数查找下一行的值
df['next_value'] = df['Price_of_product'].shift(-1)

# 使用 isin() 函数检查下一行的值是否大于 100
df['next_value_over_100'] = df['Price_of_product'].shift(-1).isin([value > 100 for value in df['Price_of_product']])

# 使用 apply() 函数查找下一行的值，如果大于 100，则返回该值，否则返回 NaN
df['next_value_over_100'] = df.apply(lambda row: row['Price_of_product'].shift(-1) if row['Price_of_product'].shift(-1) > 100 else np.nan, axis=1)

# 使用 iloc() 函数获取下一行的值
df['next_value'] = df.iloc[df.index + 1]['Price_of_product']

# 使用 loc() 函数获取下一行的值
df['next_value'] = df.loc[df.index + 1, 'Price_of_product']