Python 检查Pandas中GroupBy内的负滚动窗口中的条件

下面是我的数据帧的外观<代码>预期输出列是我的预期/目标列

   Group  Value  Expected_Output
0      1      2                1
1      1      3                1
2      1      6                1
3      1     11                0
4      1      7                0
5      2      3                1
6      2     13                1
7      2     14                0

对于给定的

组

，从给定的行开始，我查看下一行5行，并检查是否有

值>10

。如果为true，则我希望在

预期的\u输出中返回1，否则返回0

例如，在
组1
中，从第一行开始，11的
值（大于10）出现在3行内，并落在满足条件的“下5行窗口”内，因此在
预期输出中返回1。与
组2中的第6行类似，14的
值（大于10）出现在1行内，并落在满足条件的“下5行窗口”内，因此在
预期输出中返回1

我尝试了
df.groupby（'Group'）['Value'].rolling（-5）.max（）>10
但没有效果。
您可以尝试对数据帧进行分组，并使用数据帧索引来获取下一个可能的5个值，并检查是否有任何大于10的值

df['Expected_Output'] =df.groupby(['Group'])['Value'].transform(lambda y:list(map(lambda x: 1 if any(y.loc[set(np.arange(x+1,x+6)).intersection(y.index)] >10) else 0,y.index)))

输出：

默认情况下会向后看。要向前看，可以反转数据帧，然后反转
GroupBy
结果。您需要包含一个，因为您正在查找接下来的5个值

def roller(x):
    return x.rolling(window=5, min_periods=1)['Value'].max().shift().gt(10).astype(int)

df['Result'] = df.iloc[::-1].groupby('Group', sort=False).apply(roller).iloc[::-1].values

print(df)

   Group  Value  Result
0      1      2       1
1      1      3       1
2      1      6       1
3      1     11       0
4      1      7       0
5      2      3       1
6      2     13       1
7      2     14       0

您应该尝试对Pandas对象使用Pandas/NumPy方法
任何
/
设置
/三元语句以将布尔转换为整数；所有这些都很好，但当矢量化解决方案可用时，这些都不是最优的。谢谢@jpp的建议，我将合并它：-）
def roller(x):
    return x.rolling(window=5, min_periods=1)['Value'].max().shift().gt(10).astype(int)

df['Result'] = df.iloc[::-1].groupby('Group', sort=False).apply(roller).iloc[::-1].values

print(df)

   Group  Value  Result
0      1      2       1
1      1      3       1
2      1      6       1
3      1     11       0
4      1      7       0
5      2      3       1
6      2     13       1
7      2     14       0