当某列满足基于另一列的特定条件时，是否有一种方法可以迭代地找到数据帧的索引？

Question

我有一个以ReadTime为索引的熊猫数据框，如下所示：

  ReadTime    A       B
2/4/18 0:00 6008.6  6013.55
2/4/18 0:01 6008.65 6013.6
2/4/18 0:02 6009.15 6014.05
2/4/18 0:03 6014.00 6014.1
2/4/18 0:04 6009.1  6013.7
2/4/18 0:05 6008.75 6013.65
2/4/18 0:06 6008.7  6013.25
2/4/18 0:07 6008.3  6013.25
2/4/18 0:08 6015.00 6013
2/4/18 0:09 6008.3  6003.55
2/4/18 0:10 6008.65 6013.65
2/4/18 0:11 6008.75 6013.6
2/4/18 0:12 6008.7  6013.7
2/4/18 0:13 6008.65 6013.55
2/4/18 0:14 6014.00 6013.3
2/4/18 0:15 6008.6  6013.5
2/4/18 0:16 6008.55 6013.4
2/4/18 0:17 6008.55 6013.55
2/4/18 0:18 6008.65 6013.55
2/4/18 0:19 6018    6013.6

我想以迭代方式检查A中的值是否大于或等于B中的值，并创建一个带有时间戳的新数据帧。 使用满足先前条件的时间戳重复分析。

样本结果如下：

  ReadTime      C
2/4/18 0:00 2/4/18 0:03
2/4/18 0:03 2/4/18 0:08
2/4/18 0:08 2/4/18 0:14
2/4/18 0:14 2/4/18 0:19

我在这里先向您的帮助表示感谢。

编辑： C列是指满足条件的时间戳。 （即，考虑到时间戳记中的值，A中的值大于或等于B中的值。例如：在2/4/18 0：00，B的值为6013.55。因此，在该时间戳记之后遍历A中的值，我们可以看到，在2/4/18 0：03，A的值为6014，超过了B的值（6013.55）。因此，将2/4/18 0:03带入C中，对应于2/4 / 18 0:00。

Answer 1

这是（如果我理解正确的话）一种解决方案：

import numpy as np
df['C'] = np.where(df.A > df.B, df.index, np.nan).bfill().shift(-1)
df['X'] = (df.A > df.B).cumsum()
df = df.drop_duplicates(subset=['X'], keep='first')
df = df[['C']]

首先，我们在满足条件的行的时间戳中填充名为C的列，并将NaN放在其他位置。 我们对它进行回填，以便所有先前的行都具有相同的时间戳（直到最后一次满足条件的时间戳）。 然后，我们向后移动一排（为下一步做准备）。

为了使索引与所需的方式对齐，我们需要对行进行分组。 我们可以通过结合您的条件和cumsum() ， cumsum()将True视为1并将False视为0 。 现在，我们可以删除组中的所有行（在C所有行都具有相同的时间戳），除了第一行。 这应该为您提供所需的输出。

注意：您想要的输出与您的输入不匹配（在2/4/18 0:03 ， B大于但不小于A ），因此答案与您的示例不完全匹配。 但是我想我已经明白了您要问的问题-如果我是对的，请更正问题；如果我错了，请发表评论，然后更改答案。