比较Pandas数据帧行和删除具有重叠日期的行

Question

我有一个数据框，里面装满了从交易策略中提取的交易。交易策略中的逻辑需要更新，以确保如果策略已经在交易中，就不会采取交易——但这是另一个问题。以前许多交易的交易数据从csv文件读入数据帧。在

以下是我的数据问题： 我需要逐行比较dataframe，以确定rowX的Entrydate是否小于exitdaterowx-1。在

我的数据示例：

Row 1:
EntryDate  ExitDate
2012-07-25 2012-07-27 

Row 2:
EntryDate  ExitDate
2012-07-26 2012-07-29

第2行需要删除，因为这是一个不应该发生的交易。在

我很难识别哪些行是重复的，然后删除它们。我幸运地尝试了approach in answer 3 of this question，但它并不理想，因为我必须手动遍历数据帧并读取每行的数据。我目前的方法是下面的，是丑陋的，因为可以。我检查日期，然后将它们添加到新的数据帧中。另外，这种方法在最终的数据帧中给了我多个副本。在

^{pr2}$

对于如何更有效地实现这一目标有什么想法或想法？在

如果您想重现我的实际数据帧，您可以click here查看我的数据采样。在

Answer 1

您应该使用某种布尔掩码来执行这种操作。在

一种方法是为下一个交易创建一个虚拟列：

df['EntryNextTrade'] = df['EntryDate'].shift()

使用此选项创建遮罩：

^{pr2}$

并使用loc查看msk为True的子数据帧，并且只查看指定的列：

df.loc[msk, ['EntryDate', 'ExitDate']]