dataframe中如何实现为true的行之间的比较并动态赋值再与新值比较

Z时代
2024-02-27
分类：IT

只有在cond为true时，计算gg和dd

high low cond gg dd 0 19 17 False NaN NaN 1 15 12 False NaN NaN 2 18 13 True 19.0 12.0 3 67 56 False NaN NaN 4 46 33 True 67.0 13.0 5 86 78 True 86.0 33.0 6 31 15 False NaN NaN 7 74 42 True 86.0 15.0 8 53 46 False NaN NaN

9 23 11 True 74.0 11.0

我想实现：为true时，dd与上次为true时的gg做比较。
如果dd<上次的gg，则本次的dd和gg都改成上次的dd和gg
接着往下找到为true时的dd，再次对比dd和上次的gg，注意上次的gg已经改变。

回答：

df
high    low    cond    gg    dd
0    19    17    False    NaN    NaN
1    15    12    False    NaN    NaN
2    18    13    True    19.0    12.0
3    67    56    False    NaN    NaN
4    46    33    True    67.0    13.0
5    86    78    True    86.0    33.0
6    31    15    False    NaN    NaN
7    74    42    True    86.0    15.0
8    53    46    False    NaN    NaN
9    23    11    True    74.0    11.0
tem = df[df.cond].copy()
tem
    high    low    cond    gg    dd
2    18    13    True    19.0    12.0
4    46    33    True    67.0    13.0
5    86    78    True    86.0    33.0
7    74    42    True    86.0    15.0
9    23    11    True    74.0    11.0
for idx, row in zip(tem.index[:-1], tem.iloc[1:].iterrows()):
    if row[1]['dd'] < tem.loc[idx]['gg']:
        tem.loc[row[0], ['gg', 'dd']] = tem.loc[idx]['gg']
df.loc[df.cond] = tem
df
    high    low    cond    gg    dd
0    19    17    False    NaN    NaN
1    15    12    False    NaN    NaN
2    18    13    True    19.0    12.0
3    67    56    False    NaN    NaN
4    46    33    True    19.0    19.0
5    86    78    True    86.0    33.0
6    31    15    False    NaN    NaN
7    74    42    True    86.0    86.0
8    53    46    False    NaN    NaN9    23    11    True    86.0    86.0