Python Pandas：搜索具有连续条件的行

Question

我有一个如下数据框：

Text  Label 
 a     NaN
 b     NaN
 c     NaN
 1     NaN
 2     NaN
 b     NaN
 c     NaN 
 a     NaN
 b     NaN
 c     NaN

每当模式“ a，b，c”向下出现时，我都希望将该部分标记为字符串，例如“ Check”。 最终数据框应如下所示：

Text  Label 
 a     Check
 b     Check
 c     Check
 1     NaN
 2     NaN
 b     NaN
 c     NaN 
 a     Check
 b     Check
 c     Check

做这个的最好方式是什么。 谢谢=）

Answer 1

这是利用广播的基于NumPy的方法：

import numpy as np

w = df.Text.cumsum().str[-3:].eq('abc') # inefficient for large dfs
m = (w[w].index.values[:,None] + np.arange(-2,1)).ravel()
df.loc[m, 'Label'] = 'Check'

   Text  Label
0    a  Check
1    b  Check
2    c  Check
3    1    NaN
4    2    NaN
5    b    NaN
6    c    NaN
7    a  Check
8    b  Check
9    c  Check

Answer 2

将此解决方案与numpy.where一起使用，作为一般解决方案：

arr = df['Text']
pat = list('abc')
N = len(pat)
def rolling_window(a, window):
    shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window)
    strides = a.strides + (a.strides[-1],)
    c = np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)
    return c

b = np.all(rolling_window(arr, N) == pat, axis=1)
c = np.mgrid[0:len(b)][b]

d = [i  for x in c for i in range(x, x+N)]
df['label'] = np.where(np.in1d(np.arange(len(arr)), d), 'Check', np.nan)
print (df)
  Text  Label  label
0    a    NaN  Check
1    b    NaN  Check
2    c    NaN  Check
3    1    NaN    nan
4    2    NaN    nan
5    b    NaN    nan
6    c    NaN    nan
7    a    NaN  Check
8    b    NaN  Check
9    c    NaN  Check

Answer 3

良好的旧shift和bfill工作（步骤少）：

s = df.Text.eq('c') & df.Text.shift().eq('b') & df.Text.shift(2).eq('a')
df.loc[s, 'Label'] = 'Check'
df.Label.bfill(limit=2, inplace=True)

输出：

  Text  Label
0    a  Check
1    b  Check
2    c  Check
3    1    NaN
4    2    NaN
5    b    NaN
6    c    NaN
7    a  Check
8    b  Check
9    c  Check