我想用pandas rolling函数比较第一个元素是否小于第二个元素。我认为以下代码应该有效：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,10,10), columns=['temperature'])
df.rolling(window=2).apply(lambda x: x[0] < x[1])
但它不起作用。相反，我收到一条错误消息：
ValueError: 0 is not in range
有谁知道是什么导致了这个问题？
Update:我知道我可以使用diff功能，但我真正想做的是这样的
df.rolling(window=3).apply(lambda x: x[0] < x[1] < x[2])
用 x.iloc[n] 替换 x[n] 应该可以（使用位置索引）
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,10,10), columns=['temperature'])
df['increasing'] = df.rolling(window=2).apply(lambda x: x.iloc[0] < x.iloc[1])
temperature increasing
0 8 NaN
1 9 1.0
2 0 0.0
3 3 1.0
4 8 1.0
5 7 0.0
6 7 0.0
7 8 1.0
8 7 0.0
9 6 0.0
Why?:
lambda 函数中“x”的值如下所示：
第一次迭代：
指数温度
0 8
1 9
第二次迭代：
指数温度
1 9
2 0
第三次迭代：
指数温度
2 0
3 3
第一次迭代有效，因为索引 0 和 1 可用（因此x[0] < x[1]工作正常）。但是，在第二次迭代中，索引 0 不可用，并且 x[0] 失败并出现 ValueError。我的解决方案使用位置索引（使用 .iloc）并忽略这些索引值（请参阅https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/indexing.html https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/indexing.html).
这也是为什么您的代码可以很好地处理两行，例如
df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,10,2), columns=['temperature'])
df.rolling(window=2).apply(lambda x: x[0] < x[1])
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