如何在Pandas中将当前行项目设置为更小（如果更小）？

假设我有以下pandas数据框：如何在Pandas中将当前行项目设置为更小（如果更小）？

table = [[datetime.datetime(2015, 1, 31), 1, 0.5], 
     [datetime.datetime(2015, 2, 27), 1, 2], 
     [datetime.datetime(2015, 3, 31), 1, 1.5], 
     [datetime.datetime(2015, 4, 30), 1, 0], 
     [datetime.datetime(2015, 5, 31), 1, 2], 
     [datetime.datetime(2015, 6, 30), 1, 1.2], 
     [datetime.datetime(2015, 7, 31), 1, 3], 
     [datetime.datetime(2015, 8, 31), 1, 0]] 

df = pd.DataFrame(table, columns=['Date', 'Id', 'Value']) 

     Date Id Value 
0 2015-01-31 1 0.5 
1 2015-02-27 1 2.0 
2 2015-03-31 1 1.5 
3 2015-04-30 1 0.0 
4 2015-05-31 1 2.0 
5 2015-06-30 1 1.2 
6 2015-07-31 1 3.0 
7 2015-08-31 1 0.0

我希望通过df一个简单的方法来循环和Value当前元素设置为先前的，如果是小于或等于，如果添加一个布尔元素已被更改为前一个。但是，我对如何这样做感到茫然。由此产生的数据框将是：

 Date Id Value Altered 
0 2015-01-31 1 0.5 False 
1 2015-02-27 1 2.0 False 
2 2015-03-31 1 2.0 True 
3 2015-04-30 1 2.0 True 
4 2015-05-31 1 2.0 True 
5 2015-06-30 1 2.0 True 
6 2015-07-31 1 3.0 False 
7 2015-08-31 1 3.0 True

来源

2015-07-13 Tingiskhan

您可以使用cummax()来计算列的累积最大值。

商店cummax()作为一个临时变量，它与原来的列比较，以获得“改变”一栏，然后将其指定为新的“值”列结果：

temp = df.Value.cummax() 
df['Altered'] = df.Value < temp 
df['Value'] = temp

这给：

>>> df 
     Date Id Value Altered 
0 2015-01-31 1 0.5 False 
1 2015-02-27 1 2.0 False 
2 2015-03-31 1 2.0 True 
3 2015-04-30 1 2.0 True 
4 2015-05-31 1 2.0 False 
5 2015-06-30 1 2.0 True 
6 2015-07-31 1 3.0 False 
7 2015-08-31 1 3.0 True

（注值在“改变”指数4是假的，而不是真实的，因为值保持2.0）再次

来源

2015-07-13 11:31:12

好奇的问题，为什么第4行不同于预期的结果？ – deinonychusaur

@deinonychusaur：索引4处的值在累积最大值栏中保持为2.0：未更改。（也许这是OP预期输出中的拼写错误。） –

我认为定义等于与文本中的OP表达式相同，如果这是相关的，则使其有点棘手。 – deinonychusaur

使用.cummax()获取最大值为最新。将其与Value列进行比较，看它是否被更改。

import pandas as pd 
import datetime 

table = [[datetime.datetime(2015, 1, 31), 1, 0.5], 
    [datetime.datetime(2015, 2, 27), 1, 2], 
    [datetime.datetime(2015, 3, 31), 1, 1.5], 
    [datetime.datetime(2015, 4, 30), 1, 0], 
    [datetime.datetime(2015, 5, 31), 1, 2], 
    [datetime.datetime(2015, 6, 30), 1, 1.2], 
    [datetime.datetime(2015, 7, 31), 1, 3], 
    [datetime.datetime(2015, 8, 31), 1, 0]] 

df = pd.DataFrame(table, columns=['Date', 'Id', 'Value']) 
df['New_Value'] = df.Value.cummax() 
df['Altered'] = df['New_Value'] > df['Value'] 

print(df) 


     Date Id Value New_Value Altered 
0 2015-01-31 1 0.5  0.5 False 
1 2015-02-27 1 2.0  2.0 False 
2 2015-03-31 1 1.5  2.0 True 
3 2015-04-30 1 0.0  2.0 True 
4 2015-05-31 1 2.0  2.0 False 
5 2015-06-30 1 1.2  2.0 True 
6 2015-07-31 1 3.0  3.0 False 
7 2015-08-31 1 0.0  3.0 True

来源

2015-07-13 11:30:32

谢谢，张建勋！ – Tingiskhan

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