如何迭代一个 df(itertuples)，它可以基于熊猫中的前几行执行逻辑运算

Question

有没有办法在itertuples((操作期间从前一行中提取值？

伪代码：

df=pd.DataFrame([[1,3,4],[5,6,7],[6,3,5],[7,4,23]])
for row in df.itertuples():
if (value of column[1] in [row -1 ])>(value of column[1] in row / 2):
do something

我知道有人可能会建议使用.diff()或.shift()进行矢量化操作，但我想知道如何通过 for 循环实现上述目标。

Answer 1

我会设置一个变量来跟踪上一行

prow = None
for row in df.itertuples():
if prow is None:
prow = row
else:
if prow[1] > row[1] / 2:
pass
# do something
prow = row

---

或者您可以将两个itertuples压缩在一起

for prow, row in zip(df.iloc[:-1].itertuples(), df.iloc[1:].itertuples()):
if prow[1] > row[1] / 2:
pass
# do something