Dataframe：比较列值和下一行

Question

我有一个 dataframe 指示：

        Direction: 
2/01/19 None
1/31/19 Upward
1/30/19 None
1/29/19 None
1/28/19 Downward
1/27/19 None
1/26/19 None
1/25/19 Upward

我想根据以下条件（从 2019 年 1 月 25 日开始）创建一个“动量”列：
1. 如果对应日期的方向为“向上”，则将值设置为“向上”
2. 如果 Momentum 中下面的第一行是“向上”，则将其设置为“向上”
3. 如果对应日期的Direction为“Downward”，则设置为“None”
4. 否则，将其设置为“无”

换句话说，一旦你达到“向上”状态，它应该保持这种状态，直到你点击“向下”

结果应如下所示：

        Direction:  Momentum:
2/01/19 None        Upward
1/31/19 Upward      Upward
1/30/19 None        None
1/29/19 None        None
1/28/19 Downward    None
1/27/19 None        Upward
1/26/19 None        Upward
1/25/19 Upward      Upward

有没有办法在不使用循环的情况下做到这一点？

Answer 1

这是一种方法。 喝杯咖啡后我会尝试改进它...

df['Momentum:'] = None  # Base case.
df.loc[df['Direction:'].eq('Upward'), 'Momentum:'] = 'Upward'
df.loc[df['Direction:'].eq('Downward'), 'Momentum:'] = 1  # Temporary value.
df.loc[:, 'Momentum:'] = df['Momentum:'].bfill()
df.loc[df['Momentum:'].eq(1), 'Momentum:'] = None  # Set temporary value back to None.
>>> df
        Direction: Momentum:
2/01/19       None    Upward
1/31/19     Upward    Upward
1/30/19       None      None
1/29/19       None      None
1/28/19   Downward      None
1/27/19       None    Upward
1/26/19       None    Upward
1/25/19     Upward    Upward

Answer 2

通过新数据编辑的答案首先返回填充None值，然后将Downward替换为None s：

#first replace strings Nones to None type
df['Direction:'] = df['Direction:'].mask(df['Direction:'] == 'None', None)

df['Momentum:'] = df['Direction:'].bfill().mask(lambda x: x == 'Downward', None)

或者：

s = df['Direction:'].bfill()
df['Momentum:'] = s.mask(s == 'Downward', None)

---

print (df)
        Direction:  Momentum:
2/01/19       None     Upward
1/31/19     Upward     Upward
1/30/19       None       None
1/29/19       None       None
1/28/19   Downward       None
1/27/19       None     Upward
1/26/19       None     Upward
1/25/19     Upward     Upward

老答案：

使用numpy.where与链式|掩码比较移位值和原始值对于按位或：

mask = df['Direction:'].eq('Upward') | df['Direction:'].shift(-1).eq('Upward')
df['Momentum:'] = np.where(mask, 'Upward', None)
print (df)
        Direction: Momentum:
1/31/19       None    Upward
1/30/19     Upward    Upward
1/29/19       None      None
1/28/19       None      None
1/27/19   Downward      None
1/26/19       None    Upward
1/25/19     Upward    Upward