如何让Pandas DataFrame中score1和score2列保持递增序列？

你的需求是遍历每行时，移除所有score1或score2值高于当前行的历史行，之前使用相邻行对比的掩码方法无法处理非相邻的历史行，因此达不到预期效果。

解决方案 #

通过遍历每行并维护一个有效行列表，动态过滤不符合条件的历史行：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'minutes':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],
    'score1': [0,0,1,1,0,0,0,1,1,2],
    'score2': [0,1,1,1,1,2,1,1,2,2],
    'sum_score': [0,1,2,2,1,2,1,2,3,4]
})

valid_rows = []
for idx, row in df.iterrows():
    # 过滤历史行中score1或score2高于当前行的记录
    valid_rows = [r for r in valid_rows if not (r['score1'] > row['score1'] or r['score2'] > row['score2'])]
    valid_rows.append(row)

# 转换为DataFrame并重置索引
result = pd.DataFrame(valid_rows).reset_index(drop=True)
print(result)

输出结果 #

minutes  score1  score2  sum_score
0        1       0       0          0
1        2       0       1          1
2        5       0       1          1
3        7       0       1          1
4        8       1       1          2
5        9       1       2          3
6       10       2       2          4

原理说明 #

该方法逐行处理数据：

• 对每个新行，先从已保留的有效列表中删除所有score1大于当前行score1，或score2大于当前行score2的历史行
• 将当前行加入有效列表
• 最终将有效列表转换为DataFrame，得到符合需求的结果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mauriciokaminski