Я попытался разобрать это, чтобы прояснить, что происходит, но это должно дать вам два новых столбца 'x' и 'y', которые содержат логическое значение того, были ли выполнены ваши критерии.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
columns=['x-position', 'y-position', 'radius', 'r-squared', 'sliceno'],
index=[i for i in range(5)],
data=[
[220, 220, 19.975, 0.987, 6],
[627, 220, 20.062, 0.981, 6],
[620, 220, 20.060, 0.981, 6],
[220, 220, 19.975, 0.987, 7],
[628, 220, 20.055, 0.980, 7],
]
)
df['x_previous'] = df['x-position'].shift()
df['y_previous'] = df['y-position'].shift()
df['slice_previous'] = df['sliceno'].shift()
def check_within_one(row, axis):
within_1 = (True if row[axis + '_previous'] - 1 <=
row[axis + '-position'] <=
row[axis + '_previous'] + 1 and
row['sliceno'] == row['slice_previous']
else False)
return within_1
df['x'] = df.apply(check_within_one, axis=1, args=('x',))
df['y'] = df.apply(check_within_one, axis=1, args=('y',))
Вы можете определенно сократить это, но это хорошая отправная точка.