Используя Python pandas, как мне создать функцию для вычисления доли строк, которые представляют меньшее значение, чем предыдущая строка?

Question

Используя Python pandas, как мне создать функцию для вычисления доли строк, которые представляют меньшее значение, чем предыдущая строка? Другими словами, мне нужна функция для перебора значений в столбце определенной серии кадра данных Pandas и подсчета только тех значений, в которых значение следующей строки (например, в столбце «Пробег») меньше текущего. значение строки. Например, у вас есть это: Пробег: 1 строка 30 строка 2:20 строка 3:40 строка 4:50 строка 5:60 строка 6:55 строка 7: 75

Если счетчик работает правильно, он обнаружит, что значение 20 для строки 2 меньше значения 30 для строки 1, и поэтому он добавит +1 к счетчику (посчитайте его).
В приведенном выше примере другая строка, которую он должен считать, - это строка 6:55 что меньше, чем его предыдущая строка 5:60, поэтому посчитайте эту строку. Итак, окончательный подсчет будет следующим: 2. И затем я могу разделить это окончательное количество на общее количество строк, чтобы получить пропорцию.

Заранее благодарю вас за любую помощь!

Answer 1

Вы можете сделать это с помощью функции series.shift:

proportion = len(df[df['Mileage'] < df['Mileage'].shift(1)])/len(df)
print(proportion)

output:

0.2857142857142857

часть кода:

df[df['Mileage'] < df['Mileage'].shift(1)]

Использует маскирование только для выбора строк, которые соответствуют этому условию (в данном случае 2), и поэтому мы берем len этого числа, деленное на общее len df, и получаем пропорцию. .shift(1) позволяет вам получить доступ к значению следующей строки, чтобы вы могли таким образом сравнивать с текущей строкой.

Answer 2

Вы можете использовать функцию pandas shift() следующим образом:

import pandas as pd
data = {'mileage': [30,20,40,50,60,55,75] }
df = pd.DataFrame(data)
smaller_rows = (df.mileage < df.mileage.shift()).sum()
print(smaller_rows)
out[]: 2

Как это работает? Shift (), как следует из названия, сдвигает значения столбца пробега на 1 строку дальше (по умолчанию 1, любая сумма может быть указана с помощью ключа periods). Затем оба DataFrames сравниваются друг с другом, что создает массив логических значений. Применение sum() приведет к подсчету количества истинных.

Чтобы получить пропорцию, вы хотите разделить smaller_rows на общее количество строк, например:

proportion = smaller_rows/len(df)