Pandas 根据其他列的累积逻辑运算创建条件列

Question

我有 2 列代表打开开关和关闭开关指示器。 我想创建一个名为 last switch 的列，它会在其中记录开关的“最后”方向（无论是打开还是关闭）。 另一个条件是，如果特定行的开和关开关值均为 1，则“最后一个开关”输出将返回与前一个最后一个开关相反的符号。 目前，我设法找到了一个解决方案，使这几乎是正确的，除非面临开和关都显示 1 使我的代码出错的情况。

我还附上了带有所需输出的屏幕截图。 请帮助欣赏所有。

df=pd.DataFrame([[1,0],[1,0],[0,1],[0,1],[0,0],[0,0],[1,0],[1,1],[0,1],[1,0],[1,1],[1,1],[0,1]], columns=['on','off'])

df['last_switch']=(df['on']-df['off']).replace(0,method='ffill')

Answer 1

将以下行添加到现有代码中：

for i in range(df.shape[0]):
    df['prev']=df['last_switch'].shift()
    df.loc[(df['on']==1) & (df['off']==1), 'last_switch']=df['prev'] * (-1)
df.drop('prev', axis=1, inplace=True)
df['last_switch']=df['last_switch'].astype(int)

输出：

    on  off  last_switch
0    1    0            1
1    1    0            1
2    0    1           -1
3    0    1           -1
4    0    0           -1
5    0    0           -1
6    1    0            1
7    1    1           -1
8    0    1           -1
9    1    0            1
10   1    1           -1
11   1    1            1
12   0    1           -1

如果您需要扩展代码，请告诉我

Answer 2

df=pd.DataFrame([[1,0],[1,0],[0,1],[0,1],[0,0],[0,0],[1,0],[1,1],[0,1],[1,0],[1,1],[1,1],[0,1]], columns=['on','off'])
df['last_switch']=(df['on']-df['off']).replace(0,method='ffill')

prev_row = None
def apply_logic(row):
    global prev_row
    if prev_row is not None:
        if (row["on"] == 1) and (row["off"] == 1):
            row["last_switch"] = -prev_row["last_switch"]
    prev_row = row.copy()
    return row
df.apply(apply_logic,axis=1)

我个人不是对数据帧使用循环的忠实粉丝。 在这种情况下， shift不起作用，因为“last_switch”列是动态的，可能会根据开和关状态发生变化。 将中间结果与apply一起apply同时携带上一行的值应该可以解决问题。 希望这是有道理的。