英文:
Finding the index of the first row in a Pandas DataFrame, starting from a specific index and moving backwards, until condition is met
问题
我有一个 Pandas DataFrame，我正在尝试找到两列值不同的第一行的索引。但是，我需要以相反的顺序开始搜索。
这是一个示例：
import pandas as pd
data = {'Column1': [1, 2, 3, 5, 5],
'Column2': [1, 1, 3, 5, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
在这里，例如，我想从倒数第二个索引开始，直到找到第一个列值不同的索引。因此，期望的输出是 "1"。
英文:
I have a Pandas DataFrame and I'm trying to find the index of the first row where two column values differ. However, I need to start searching in reverse order.
Here's an example:
import pandas as pd
data = {'Column1': [1, 2, 3, 5, 5],
'Column2': [1, 1, 3, 5, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
Here, for example, I want to start from the second last index until I find the first index, where the column values differ. Thus, the desired Output would be "1".
答案1
得分: 1
使用索引过滤行，例如按索引的 i 值，通过 Series.ne 进行不等值比较，然后使用 boolean indexing 以及 Series.last_valid_index 来获取结果：
注意：如果没有差异，则输出为 None。
i = 3
s = df.loc[:i, 'Column1'].ne(df.loc[:i, 'Column2'])
out = s展开收缩.last_valid_index()
另一个方法是使用 next 和 iter：
i = 3
s = df.loc[:i, 'Column1'].ne(df.loc[:i, 'Column2'])
out = next(iter(s.index展开收缩[::-1]), None)
英文:
Filter rows by indexing, e.g. to i value of index, comapre for not equal by Series.ne and last use boolean indexing with Series.last_valid_index:
Notice: If no difference output is None.
i = 3
s = df.loc[:i, 'Column1'].ne(df.loc[:i, 'Column2'])
out = s展开收缩.last_valid_index()
Another idea with next and iter:
i = 3
s = df.loc[:i, 'Column1'].ne(df.loc[:i, 'Column2'])
out = next(iter(s.index展开收缩[::-1]), None)
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