Pandas 按条件比较下一行（几行）

Question

我有一个 dataframe 有两列：价格和模式（如果不存在可以为 0，如果存在则为 1）。

Price  Pattern
   10        0
   12        1
   15        0
   11        0
    9        0

首先，我需要迭代以找到具有现有模式（模式 = 1）的行，然后

1. 将当前行 (12) 中的价格与下一行 (15) 中的价格进行比较。 基本上我需要知道价格如何变化（15 - 12）并将结果放入新列“diff_1_tf”，以便稍后我可以使用所有这些值来查看平均/整体情况。
2. 将当前行 (12) 中的价格与当前行 (9 - 12) 第三行中的价格进行比较，并将结果放入新列“diff_3_tf”。

我知道这种转变可能很有用，但我只是不明白如何让它在我的情况下发挥作用。 我被困在这里。 请帮忙。

new_df = df[['price', "pattern"]].copy()
for row in new_df["pattern"]:    
    if row == 1:
        print(row)

更新：最后我用 new_df.iterrows() 和索引操作解决了我的问题

Answer 1

我猜你可以使用 pandas 内置 function diff ，它已经有一个神奇的参数period ，它会发现i-th和 'i+period-th' 值之间的差异。 我扩展了您的示例，以验证这是否是您要查找的内容：

    Price  Pattern
0      10        0
1      12        1
2      15        0
3      11        0
4       9        0
5       8        1
6       5        0
7       4        1
8       7        0
9       9        0
10     11        0
11      2        1

价格变化栏：

df_new['price_change_%d' % period] = df.diff(periods=period).set_index('Pattern').loc[-1].reset_index(drop=True)

不同时期值的输出：

>> period = 1
0    3.0
1   -3.0
2    3.0
Name: Price, dtype: float64
 
>> period = 2
0   -1.0
1    5.0
Name: Price, dtype: float64
 
>> period = 3
0   -3.0
1   -1.0
2    7.0
Name: Price, dtype: float64

此外，对于period == 2请注意，它只会 output 2 对值，因为第 6 位和第 8 位都包含模式 1。不确定这些边缘情况，您将如何防止/后处理它们？