如何迭代 pandas 数据帧中每一行的下 N 个元素的 window

Question

我在数据框中标记行时遇到问题。这个想法是我想知道当前（迭代）值乘以小浮点数是否高于数据帧中接下来的 60 行中的任何一行。

我已经找到了一个可行的解决方案，但不幸的是速度很慢。我尝试使用 .apply 和列表理解来实现，但失败了。

代码如下所示：

    for i in range(df.shape[0] - 1):
        label.append((df.iloc[i+1:window+i]['value'] > df.iloc[i]['value'] * small_threshold).any())

所以基本上可以说我有这个 df

idx	value
0	2.00
1	2.01
2	1.98
3	2.01
4	2.02

我想针对接下来的 3 行标记每一行。为了更容易，我将跳过当前行值的乘法。因此，目标是如果任何值高于当前值则将行标记为 True，如果没有值则标记为 False（关于接下来的 3 行）

idx	value	label
0	2.00	true
1	2.01	true
2	1.98	false
3	2.01	NaN
4	2.02	NaN

Answer 1

在你的情况下检查 rolling

df['new'] = df.value.shift(-1).iloc[::-1].rolling(3).max().ge(df.value)
Out[56]: 
0     True
1     True
2    False
3    False
4    False
Name: value, dtype: bool

如何迭代 pandas 数据帧中每一行的下 N 个元素的 window

How to iterate over window of next N elements for each row in pandas dataframe

python

performance

loops

pandas