如何在Pandas中比对同行及下一行列值并筛选目标行

步骤1：构造DataFrame #

先将你的数据转换为pandas DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    'Column A': ['LONDON', 'LONDON', 'LONDON', 'LONDON', 'LONDON', 'LONDON',
                 'ROME', 'ROME', 'ROME', 'ROME',
                 'LONDON', 'LONDON', 'LONDON', 'LONDON'],
    'Column B': ['MADRID', 'MADRID', 'MADRID', 'MADRID', 'MADRID', 'MADRID',
                 'HAMBURG', 'HAMBURG', 'HAMBURG', 'HAMBURG',
                 'MADRID', 'MADRID', 'MADRID', 'MADRID'],
    'Column C': ['LONDON', 'LONDON', 'LONDON', 'MADRID', 'MADRID', 'MADRID',
                 'ROME', 'HAMBURG', 'HAMBURG', 'HAMBURG',
                 'LONDON', 'LONDON', 'MADRID', 'MADRID']
}
df = pd.DataFrame(data)

步骤2：定义筛选条件 #

创建掩码筛选出满足两个条件的行：

• 当前行Column A值等于Column C值
• 当前行Column B值等于下一行Column C值

使用shift(-1)获取下一行的Column C数据：

mask = (df['Column A'] == df['Column C']) & (df['Column B'] == df['Column C'].shift(-1))

步骤3：提取目标行 #

收集符合条件的行及其下一行的索引，去重排序后提取数据：

# 获取所有符合条件的行索引
matched_idx = mask[mask].index.tolist()
# 添加对应下一行的索引
target_idx = matched_idx + [idx + 1 for idx in matched_idx]
# 去重并保持原顺序
target_idx = sorted(list(set(target_idx)))

# 提取结果
result = df.loc[target_idx]

最终结果 #

打印result会得到你需要的输出：

Column A Column B Column C
2    LONDON    MADRID    LONDON
3    LONDON    MADRID    MADRID
6      ROME   HAMBURG      ROME
7      ROME   HAMBURG   HAMBURG
11   LONDON    MADRID    LONDON
12   LONDON    MADRID    MADRID

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