Python DataFrame按ID校验日维度列值递增规则的实现需求

需求回顾 #

给定首列为ID、其余列为日期型整数列的DataFrame，需按行执行以下校验并新增CHECK列：

• 若所有日期列值均为0 → CHECK=0（无错误）
• 非全0场景下，后一列值需满足：要么比前一列递增1，要么回0后后续列保持0或继续递增1；不满足则CHECK=1
• 必须通过列索引而非列名实现逻辑

代码实现 #

import pandas as pd

# 测试用示例DataFrame
sample_data = {
    'ID': [1, 2, 3, 4],
    '2023-01-01': [0, 1, 0, 2],
    '2023-01-02': [0, 2, 1, 3],
    '2023-01-03': [0, 0, 2, 2],
    '2023-01-04': [0, 1, 0, 0]
}
df = pd.DataFrame(sample_data)

def validate_row(row):
    # 提取所有日期列的值（首列ID的索引为0，日期列从索引1开始）
    date_values = row[1:].values
    # 校验是否全为0
    if (date_values == 0).all():
        return 0
    
    reset_triggered = False
    # 遍历日期列：从第2个日期列（索引2）开始，与前一列（索引i-1）对比
    for col_idx in range(2, row.shape[0]):
        prev_val = row[col_idx - 1]
        curr_val = row[col_idx]
        
        if not reset_triggered:
            # 未触发回0时，允许两种情况：递增1 或 回0
            if curr_val == prev_val + 1:
                continue
            elif curr_val == 0:
                reset_triggered = True
                continue
            else:
                # 不符合规则直接返回错误标记
                return 1
        else:
            # 已回0后，允许保持0 或 从当前值开始递增1
            if curr_val == 0 or curr_val == prev_val + 1:
                continue
            else:
                return 1
    # 所有列校验通过
    return 0

# 应用校验逻辑到每一行，生成CHECK列
df['CHECK'] = df.apply(validate_row, axis=1)

关键逻辑说明 #

1. 列索引定位：用row[1:]直接获取所有日期列（无需依赖列名），通过range(2, row.shape[0])遍历后续日期列索引
2. 全0校验：直接用(date_values == 0).all()判断整行日期列是否全为0
3. 状态标记：用reset_triggered标记是否出现过回0操作，分别处理回0前后的校验规则：
   • 回0前：仅允许递增1或回0
   • 回0后：允许保持0或从当前值继续递增1
4. 提前终止：一旦发现不符合规则的列，立刻返回1，避免不必要的遍历

测试结果 #

运行上述代码后，示例DataFrame的CHECK列结果为：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者diversis