什么'；在一个熊猫数据帧中迭代两个连续行的python方法是什么？

我想迭代数据帧记录，如下伪代码所示：

for index, row in records.iterrows():
    process(row[index-1]['Expected Time'], row[index]['Actual Time'])

current_df = records[1:]
previous_df = records[:-1]

for current_record, previous_record in (current_df, previous_df):
    process(previous_record['Expected Time'], current_record['Actual Time'])

其中，

process

是一个函数，其逻辑是比较当前记录的“实际时间”和前一行的“预期时间”

上面的代码不起作用，因为row as tuple不允许通过带有空格的字符串进行访问。相反，我必须为那些名称中包含空格的列/字段使用索引。 这是一种硬代码，不易维护

我想知道是否有更好的解决办法

或者，是否可以迭代一对数据帧，如以下伪代码所示：

for index, row in records.iterrows():
    process(row[index-1]['Expected Time'], row[index]['Actual Time'])

current_df = records[1:]
previous_df = records[:-1]

for current_record, previous_record in (current_df, previous_df):
    process(previous_record['Expected Time'], current_record['Actual Time'])

使用相同的数据帧，一个删除了第一行，另一个删除了最后一行。它在同一索引中比较当前行和前一行

---

如何在Python中实现上述功能？

这应该可以做到：

records[“prev”]=记录[“预期时间”]。班次（1）
记录[[“上一个”，“实际时间”]]。应用（λX：进程（X[“上一个”]，X[“实际时间”]），轴=1）

你在找什么？正是我要找的。谢谢根据流程函数的外观，您可以加快速度。看看numpy.vectorize。它可以比应用快得多。