python – 熊猫数据框：检查数据是否单调递减

发布时间：2020-12-16 23:45:34 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有一个这样的熊猫数据框： Balance Jan Feb Mar Apr0 9.724135 0.389376 0.464451 0.229964 0.6915041 1.114782 0.838406 0.679096 0.185135 0.1438832 7.613946 0.960876 0.220274 0.788265 0.6064023 0.144517 0.800086 0.287874 0.223539 0.2060024 1.3

我有一个这样的熊猫数据框：

Balance       Jan       Feb       Mar       Apr
0  9.724135  0.389376  0.464451  0.229964  0.691504
1  1.114782  0.838406  0.679096  0.185135  0.143883
2  7.613946  0.960876  0.220274  0.788265  0.606402
3  0.144517  0.800086  0.287874  0.223539  0.206002
4  1.332838  0.430812  0.939402  0.045262  0.388466

我想通过弄清楚从1月到4月的值是单调递减(如索引1和3中的行)是否分组,然后将每个组的余额加起来,即最终我想要最终得到两个数字(1.259299为减少的时间序列,其他18.670919).

我想如果我可以添加一列“正在减少”,包括布尔值,我可以使用大熊猫的groupby做这些金额,但是如何创建这个列？

谢谢,
安妮

解决方法

您可以使用algos中的一个isonmon功能：

In [10]: months = ['Jan','Feb','Mar','Apr']

In [11]: df.loc[:,months].apply(lambda x: pd.algos.is_monotonic_float64(-x)[0],axis=1)
Out[11]:
0    False
1     True
2    False
3     True
4    False
dtype: bool

is_monotonic检查数组是否减少,因此是-x.value.

(这似乎比Tom的解决方案快得多,甚至使用提供的小型DataFrame).

（编辑：李大同）

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