Python：pandaのデータフレームの列との論理比較

Question

私はser_noとCTRY_NMが同じで異なっていると判断したいデータフレームを持っています。しかし、私はser_noの変更を心に留めて、偽と偽の戻り値をtrueにしたり、false/trueの戻り値をfalseにしたりしないようにします。

は、次のデータフレームを考えてみましょう：

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({'ser_no': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3], 
       'CTRY_NM': ['a', 'a', 'b', 'e', 'e', 'a', 'b', 'b', 'b', 'd']}) 
def check(key): 
    return df[key] == df[key].shift(1) 

match = check('ser_no') == check('CTRY_NM') 

これが返されます。

をしかし、指標で、4と8我々は、シリアル番号の変更を持っています。各シリアル番号は異なるマシンであるため、これらの場所で論理比較を行うことは意味がありません。 ser_noが変更された場合、どうすれば論理比較を行う代わりにNaNを挿入できますか？

Answer 1

これはあなたが欲しいものですか？

def check(data, key): 
    mask = data[key].shift(1) == data[key] 
    mask.iloc[0] = np.nan 
    return mask 

df.groupby(by=['ser_no']).apply(lambda x: check(x, 'CTRY_NM')) 

結果

ser_no 
1  0 NaN 
     1  1 
     2  0 
2  3 NaN 
     4  1 
     5  0 
     6  0 
3  7 NaN 
     8  1 
     9  0 
Name: CTRY_NM, dtype: float64