检查 Pandas DataFrame 列中的序列

Question

我的 DataFrame 看起来像这样：

    Category       Date
81    Monate 2020-01-01
88    Monate 2020-01-02
58    Monate 2020-01-03
3     Monate 2020-01-04
23    Monate 2020-01-05
..       ...        ...
134   Wochen 2020-05-24
145     Tage 2020-05-25
147     Tage 2020-05-26
146     Tage 2020-05-27
148     Tage 2020-05-28

它按Date排序。 我需要检查每一行 Monate 是否跟随 Monate，Wochen 是否跟随 Wochen 等等。 允许 Wochen 跟随 Monate，Tage 跟随 Wochen。 我希望我的意思很清楚。 看起来这应该会导致错误，因为序列无效。

    Category       Date
81    Monate 2020-01-01
88    Monate 2020-01-02
58    Tage   2020-01-03
3     Monate 2020-01-04
23    Monate 2020-01-05
..       ...        ...
134   Wochen 2020-05-24
145     Tage 2020-05-25
147     Tage 2020-05-26
146   Wochen 2020-05-27
148     Tage 2020-05-28

我可以尝试在每一行上编写一个非常复杂且可能很慢的迭代。

for row in result_df.iterrows():
    do xyz

有没有更好更快的方法来检查系列中的正在进行的序列，或者可能在列表、字典等中？

Answer 1

我相信您可以创建一个数字字典来说明顺序并替换 Category 列的值，并检查series.diff是否永远不会使用series.all为负：

def check(dataframe):
    d = {'Monate':1,'Wochen':2,'Tage':3}
    return dataframe['Category'].replace(d).diff().fillna(0).ge(0).all()

测试运行：

print(df,'\n\n',f"Valid? : {check(df)}",'\n\n',df1,'\n\n',f"Valid? : {check(df1)}")

 Category        Date
81    Monate  2020-01-01
88    Monate  2020-01-02
58    Monate  2020-01-03
3     Monate  2020-01-04
23    Monate  2020-01-05
134   Wochen  2020-05-24
145     Tage  2020-05-25
147     Tage  2020-05-26
146     Tage  2020-05-27
148     Tage  2020-05-28 

 Valid? : True 

     Category        Date
81    Monate  2020-01-01
88    Monate  2020-01-02
58      Tage  2020-01-03
3     Monate  2020-01-04
23    Monate  2020-01-05
134   Wochen  2020-05-24
145     Tage  2020-05-25
147     Tage  2020-05-26
146   Wochen  2020-05-27
148     Tage  2020-05-28 

 Valid? : False