如何在python中逐行验证列之间的模式？

Question

所以我有一个CSV文件，其中有两列我想比较

列相互对应，两列之间的每一相邻行都应遵循某种模式

例如：

A | B

1->；二,

3->；四,

1->；二,

3->；四,

每次a列中的行中有1时，B列中相邻行中应该有2

我想写一个脚本，如果有任何实例在a行中有1而在B行中没有2，它会提醒我

这就是我现在拥有的：

# Prep Work 

#The Toolbox:
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy as sp
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns #plotting
import os #filepaths
import glob
import getpass # Login information
import math 
import sys

unane = getpass.getuser()

#Paths:
path2proj = os.path.join('C:', os.sep, 'Users', unane, 'Documents', 'Mclean','Expts','PST', '')
path2data = os.path.join(path2proj,'Data','')
path2asys = os.path.join(path2proj,'Analysis', '')
path2figs = os.path.join(path2asys, 'figures', '')
path2hddm = os.path.join(path2asys, 'modeling', '')

extension = 'csv'


#Saved list of filrnames within "all_filenames"
#The glob module finds all the pathnames matching a specified pattern based on rules predetermined. Results are returned in arbitrary order 

all_filenames = [i for i in glob.glob('*.{}'.format(extension))]





combined_csv = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in all_filenames]) 

"Combined_csv.csv"  

combined_csv.to_csv("combined_csv.csv",index=False, encoding='utf-8-sig')

df = pd.read_csv(path2data + 'combined_csv.csv')

df['left_stim_number'].equals(df['right_stim_number'])

Answer 1

我不确定我是否理解正确，但如果您只是想知道数据帧df中的行，其中列left_stim_number不等于right_stim_number，您可以简单地执行以下操作

df.loc[df['left_stim_number'] != df['right_stim_number'],:]

编辑：上述内容显然不检查某些值。如果要检查左刺激号是否为1，然后右刺激号是否为2，可以执行以下操作：

mask = (df['left_stim_number'] == 1) & (df['right_stim_number'] != 2)
df.loc[mask,:]

Answer 2

如果我没弄错的话，B栏总是比A栏更容易理解。 在这种情况下，B=A+1

我建议您创建一个新列来存储a列和B列之间的比较结果，即，如果a和B满足条件，C=True，否则C=False。 这里df['check_stim_number']将是值为True或False的新列

df['check_stim_number'] = df['left_stim_number']+1 == df['right_stim_number']