Python在df上迭代并参考下一行

我有一个包含两列的数据框架——Col1和Col2。我希望遍历它并仅返回遵循以下模式的值：

如果A后跟B，则返回AB，否则不返回任何内容。我想基本上去掉所有的A，而不是紧接着的B。请注意，在我的真实示例中，B的前面总是有A

df = pd.DataFrame({"Col1": ['A', 'B', 'A', 'A', 'B'],
                   "Col2": [11, 22, 33, 44, 55]})

  Col1  Col2
0    A    11
1    B    22
2    A    33
3    A    44
4    B    55

我想出了这个密码：

for index, row in df.iterrows():
    if row['Col1'] == 'A':
        if row.shift(1)['Col1'] == 'B':
            print(row)
            print(row.shift(1))
        else:
            continue
    else:
        continue

我现在只做了“打印功能”，看看是否正确的条目打印，但是如果有人能帮助我用这些行创建一个新的DF，我会很高兴的

上面的代码不返回任何内容，但也不返回任何错误

编辑：所需输出示例

  Col1  Col2
0    A    11
1    B    22
3    A    44
4    B    55

---

你能添加一个你想要的输出的例子吗

另外，在熊猫数据帧中创建“for”循环通常被认为是不好的做法（也需要很多时间！）。我相信你的问题的答案就在这篇文章中：

---

让我们创建一个布尔掩码，其中

eq

+

shift

表示

a

后跟

B

的情况，然后使用此掩码过滤数据帧：

m1 = df['Col1'].eq('B') & df['Col1'].shift().eq('A')
m2 = df['Col1'].eq('A') & df['Col1'].shift(-1).eq('B')
df = df[m1 | m2]

---

---

我的朋友帮助我找到了一个解决方案，所以我为那些遇到这个问题的人分享

df["Col3"] = df["Col1"].shift(-1)
df["Col4"] = df["Col1"].shift(1)

df_new = df[((df["Col1"] == "A") & (df["Col3"] == "B")) | ((df["Col1"] == "B") & (df["Col4"] == "A"))]
df_new = df_new[["Col1", "Col2"]]

df_new

---

谢谢你的评论，我在我的原始帖子中加入了一个例子！我已经读过你链接的帖子了，但我似乎找不到任何有用的东西。所有方法（应用、矢量化）似乎都无法针对我的情况引用下一行。我试过申请，但没有成功。谢谢，这比我下面列出的朋友代码还要好@从技术上讲，他们是一样的。这个更简洁；）

df["Col3"] = df["Col1"].shift(-1)
df["Col4"] = df["Col1"].shift(1)

df_new = df[((df["Col1"] == "A") & (df["Col3"] == "B")) | ((df["Col1"] == "B") & (df["Col4"] == "A"))]
df_new = df_new[["Col1", "Col2"]]

df_new