捕获连续行中列的值的更改

Question

我目前有以下数据框

并需要创建一个新的二进制数据框，它应用以下逻辑：

- 如果任何列中的值> = 1.5且前面的值<1.5，则显示1。

- 继续显示1，除非值<= 0，然后输入0。

因此，将此应用于上述应该产生：

知道如何最有效地做到这一点吗？

Answer 1

这是我认为应该起作用的方法。首先为每个现有列创建新列，这些列将包含向上移动一列的现有列。即如果A是0 1 1.5创建A1到1 1.5南U可以使用pandas shift来做到这一点。为所有列执行此操作然后，如果df是dataFrame的名称

not_found_zero=1
for row in df.iterrows():
   if(not_found_zero):
        if row['A']<=0:
           row['A']=0
           flag=0
         else:
            row['A'] =(row['A']>=1.5) & (row['A1']>=1.5))   
    else:
       row['A']=0

对所有列执行此操作，并记住在移位后，A1的最后一列将为nan。完成后删除temperory行。