比较 Pandas DataFrame 中的前一行值答案

【问题标题】：Comparing previous row values in Pandas DataFrame比较 Pandas DataFrame 中的前一行值
【发布时间】：2017-05-14 22:47:32
【问题描述】：

import pandas as pd
data={'col1':[1,3,3,1,2,3,2,2]}
df=pd.DataFrame(data,columns=['col1'])
print df


         col1  
    0     1          
    1     3          
    2     3          
    3     1          
    4     2          
    5     3          
    6     2          
    7     2

我有以下 Pandas DataFrame，我想创建另一列来比较 col1 的前一行，看看它们是否相等。最好的方法是什么？它就像下面的 DataFrame。谢谢

    col1  match  
0     1   False     
1     3   False     
2     3   True     
3     1   False     
4     2   False     
5     3   False     
6     2   False     
7     2   True

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy boolean shift

【解决方案1】：

你需要eq 和shift：

df['match'] = df.col1.eq(df.col1.shift())
print (df)
   col1  match
0     1  False
1     3  False
2     3   True
3     1  False
4     2  False
5     3  False
6     2  False
7     2   True

或者eq使用==，但是在大DataFrame中会慢一些：

df['match'] = df.col1 == df.col1.shift()
print (df)
   col1  match
0     1  False
1     3  False
2     3   True
3     1  False
4     2  False
5     3  False
6     2  False
7     2   True

时间安排：

import pandas as pd
data={'col1':[1,3,3,1,2,3,2,2]}
df=pd.DataFrame(data,columns=['col1'])
print (df)
#[80000 rows x 1 columns]
df = pd.concat([df]*10000).reset_index(drop=True)

df['match'] = df.col1 == df.col1.shift()
df['match1'] = df.col1.eq(df.col1.shift())
print (df)

In [208]: %timeit df.col1.eq(df.col1.shift())
The slowest run took 4.83 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000 loops, best of 3: 933 µs per loop

In [209]: %timeit df.col1 == df.col1.shift()
1000 loops, best of 3: 1 ms per loop

【讨论】：

你可以做df = pd.concat([df]*10000, ignore_index=True)。
== 通常不会比使用 eq 慢（例如，当我测试它们时，我得到的结果与您相反）。
@ajcr - 感谢您的评论。我在 Windows 下测试了更多次，如果与标量比较，时间是相同的，但如果比较 2 系列，eq，ne，lt... 比 ==，!=，@987654338 更快@ 在较大的 df 中。您在较大的df 中的时间安排是什么？
多么了不起的方法！所以shift 默认是向下移动，我明白了。为什么 .eq 上的 pandas 文档没有包含实际使用 .eq 的示例？诡异的。但我猜它的工作原理与== 相同，除了计算时间。
@jezrael 如果我们之间有空值，我可以知道如何处理。

【解决方案2】：

1) pandas 方法： 使用diff：

df['match'] = df['col1'].diff().eq(0)

2) numpy 方法： 使用np.ediff1d。

df['match'] = np.ediff1d(df['col1'].values, to_begin=np.NaN) == 0

两者都产生：

时间安排：（与@jezrael 使用的DF 相同）

%timeit df.col1.eq(df.col1.shift())
1000 loops, best of 3: 731 µs per loop

%timeit df['col1'].diff().eq(0)
1000 loops, best of 3: 405 µs per loop

【讨论】：

我尝试了 pandas 和 numpy 方法，但它不适用于字符串。 pandas 分别产生了unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str' 和cannot convert 'to_begin' to array with dtype 'dtype('O')' as required for input ary。

【解决方案3】：

这是一个使用 slicing 的基于 NumPy 数组的方法，它允许我们将视图用于输入数组以提高效率 -

def comp_prev(a):
    return np.concatenate(([False],a[1:] == a[:-1]))

df['match'] = comp_prev(df.col1.values)

示例运行 -

In [48]: df['match'] = comp_prev(df.col1.values)

In [49]: df
Out[49]: 
   col1  match
0     1  False
1     3  False
2     3   True
3     1  False
4     2  False
5     3  False
6     2  False
7     2   True

运行时测试-

In [56]: data={'col1':[1,3,3,1,2,3,2,2]}
    ...: df0=pd.DataFrame(data,columns=['col1'])
    ...: 

#@jezrael's soln1
In [57]: df = pd.concat([df0]*10000).reset_index(drop=True)

In [58]: %timeit df['match'] = df.col1 == df.col1.shift() 
1000 loops, best of 3: 1.53 ms per loop

#@jezrael's soln2
In [59]: df = pd.concat([df0]*10000).reset_index(drop=True)

In [60]: %timeit df['match'] = df.col1.eq(df.col1.shift())
1000 loops, best of 3: 1.49 ms per loop

#@Nickil Maveli's soln1   
In [61]: df = pd.concat([df0]*10000).reset_index(drop=True)

In [64]: %timeit df['match'] = df['col1'].diff().eq(0) 
1000 loops, best of 3: 1.02 ms per loop

#@Nickil Maveli's soln2
In [65]: df = pd.concat([df0]*10000).reset_index(drop=True)

In [66]: %timeit df['match'] = np.ediff1d(df['col1'].values, to_begin=np.NaN) == 0
1000 loops, best of 3: 1.52 ms per loop

# Posted approach in this post
In [67]: df = pd.concat([df0]*10000).reset_index(drop=True)

In [68]: %timeit df['match'] = comp_prev(df.col1.values)
1000 loops, best of 3: 376 µs per loop

【讨论】：

【解决方案4】：

我很惊讶这里没有人提到 rolling 方法。 rolling 可以很容易地用于验证 n-previous 值是否都相同或执行任何自定义操作。这当然不如使用 diff 或 shift 快，但它可以轻松适应更大的窗口：

df['match'] = df['col1'].rolling(2).apply(lambda x: len(set(x)) != len(x),raw= True).replace({0 : False, 1: True})

【讨论】：