当列中的值更改时，Python Dataframe会生成二进制输出

我遇到了这个关于在数据帧中的值发生变化时查找的答案。我有一个类似的问题，但想产生一个二进制输出

我的代码：

df = 
      A
0    10 
1    20
2    20
3    50
4    50
5    30


df['B'] =  df['A'].diff()

df = 
      A    B
0    10    Nan 
1    20    10
2    20    0
3    50    30
4    50    0
5    30    -20

我期待这样的输出

df = 
      A    B     C
0    10    Nan   1 
1    20    10    1
2    20    0     0
3    50    30    1
4    50    0     0
5    30    -20   1

---

您只需要另外一个步骤来检查

B

是否等于

0

：

df['B'] = df.A.diff()
df['C'] = df.B.ne(0).view('i1')

print(df)

    A     B  C
0  10   NaN  1
1  20  10.0  1
2  20   0.0  0
3  50  30.0  1
4  50   0.0  0
5  30 -20.0  1

---

不推荐，但既然您提出了要求，我们可以将其制作为带有

eval

的一行程序：

df['B'], df['C'] = df.assign(B=df.A.diff()).eval('B, B!=0')

---

我们能在一条线上完成吗？另外，代码中的

.view（'i1'）

是什么意思？我刚刚尝试了这个

.diff（）.ne（0）

。它正在工作。这对我来说很好。添加了一行，尽管我会选择第一行，为了可读性<代码>视图将布尔值结果视为整数@