Python 数据帧：比较两个相邻行的值并添加列

我有一个数据框，其中我必须比较一个特定列的两个相邻行的值，如果它们相等，那么在一个新列中，需要在相应的第一行中添加0，如果第二行中的值大于第一行，则添加1，如果较小，则添加-1。例如，在以下数据帧上执行这样的操作

应该给出以下输出

---

我们所寻找的是变化的迹象。我们将其分为3个步骤：

diff

将获取每行与前一行的差异，这将捕获更改

x/abs（x）

是捕捉某物符号的常用方法。当我们将

d

除以

d.abs（）

时，我们在这里使用它

最后，由于

diff

和除以零，我们在第一个位置有一个剩余

nan

。我们可以用零填充它们

---

您可以使用以下方法：

但是，为了获得您的（与您的描述相矛盾）信息，您可以执行以下操作：

In [30]: df['column3'] = np.sign(df.column1.diff().fillna(0)).shift(-1).fillna(0)

In [31]: df
Out[31]:
   column1  column2  column3
0        2      0.0      0.0
1        2      0.0      1.0
2        4      1.0      0.0
3        4      0.0      1.0
4        5      1.0     -1.0
5        3     -1.0     -1.0
6        2     -1.0     -1.0
7        1     -1.0      1.0
8       55      1.0     -1.0
9        3     -1.0      0.0

请检查这个。

In [27]: df['column2'] = np.sign(df.column1.diff().fillna(0))

In [28]: df
Out[28]:
   column1  column2
0        2      0.0
1        2      0.0
2        4      1.0
3        4      0.0
4        5      1.0
5        3     -1.0
6        2     -1.0
7        1     -1.0
8       55      1.0
9        3     -1.0

In [30]: df['column3'] = np.sign(df.column1.diff().fillna(0)).shift(-1).fillna(0)

In [31]: df
Out[31]:
   column1  column2  column3
0        2      0.0      0.0
1        2      0.0      1.0
2        4      1.0      0.0
3        4      0.0      1.0
4        5      1.0     -1.0
5        3     -1.0     -1.0
6        2     -1.0     -1.0
7        1     -1.0      1.0
8       55      1.0     -1.0
9        3     -1.0      0.0