遍历pandas dataframe中的特定列和行以执行ch

Question

我有这个数据：

我需要执行一个检查，例如在黄色的行中，我突出显示了StepRate2是3，然后StepRate3是2，当这种情况发生时，我将有一个名为“StepCheck”的新列，该行有一个“X”。基本上，我们不可能有突然下降的阶梯。在

我对Python完全陌生，我需要帮助。输出应该如下所示

这是表中数据的副本

    StepDate1   StepRate1   StepDate2   StepRate2   StepDate3   StepRate3   StepDate4   StepRate4   StepDate5   StepRate5   StepDate6   StepRate6
    8/1/2011     2       8/1/2016       3        8/1/2017         4      8/1/2018      4.5       8/1/2020      4.5           0
    11/1/2014    2      11/1/2017      3        11/1/2018         4     
11/1/2019        5      11/1/2020      5.38          0
    5/1/2015     2       5/1/2018      3        9/1/2018          2      3/1/2019        3       3/1/2020      3.66          0
    11/1/2015    3.92    9/1/2018      3.92    11/1/2018          4.92  11/1/2019        4.92   11/1/2020      4.92    11/1/2021          6.75
    8/1/2014     2.5    8/1/2017       3.5      8/1/2018          4.5    8/1/2019        5.5    8/1/2020       6.5           0
    6/1/2010     2      6/1/2014       3        6/1/2015          4      6/1/2016        5      6/1/2020       5             0

下面是我想要的示例输出

^{pr2}$

以下是示例数据：

{'StepRate1': {0: nan, 1: nan, 2: nan, 3: nan, 4: 8.45, 5: nan, 6: nan, 7: nan, 8: nan, 9: nan, 10: nan, 11: nan, 12: nan, 13: nan, 14: nan, 15: nan, 16: nan, 17: nan, 18: nan, 19: nan, 20: nan, 21: nan, 22: nan, 23: nan, 24: nan, 25: nan, 26: nan, 27: nan, 28: nan, 29: nan, 30: nan, 31: nan, 32: nan, 33: nan, 34: nan, 35: nan, 36: nan, 37: nan, 38: nan, 39: nan, 40: nan, 41: nan, 42: nan, 43: 6.0, 44: nan, 45: nan, 46: nan, 47: nan, 48: nan, 49: nan, 50: nan, 51: nan, 52: nan, 53: nan, 54: nan, 55: nan, 56: nan, 57: nan, 58: nan, 59: nan, 60: nan, 61: nan, 62: nan, 63: nan, 64: nan, 65: nan, 66: nan, 67: nan, 68: nan, 69: nan, 70: nan, 71: nan, 72: nan, 73: nan, 74: nan, 75: nan, 76: nan, 77: nan, 78: nan, 79: nan, 80: nan, 81: nan, 82: nan, 83: nan, 84: 3.75, 85: nan, 86: nan, 87: nan, 88: nan, 89: nan, 90: nan, 91: nan, 92: 4.75, 93: 3.0, 94: nan, 95: nan, 96: nan, 97: nan, 98: nan, 99: nan, 100: nan, 101: nan, 102: 4.7824, 103: nan, 104: nan, 105: 3.0, 106: nan, 107: nan, 108: nan, 109: nan, 110: nan, 111: nan, 112: nan, 113: nan, 114: nan, 115: nan, 116: nan, 117: nan, 118: 3.0, 119: nan, 120: 6.03, 121: nan, 122: nan, 123: 3.0, 124: 3.5, 125: 3.0, 126: nan, 127: nan, 128: nan, 129: nan, 130: 4.0, 131: 2.0, 132: nan, 133: nan, 134: 4.0, 135: 4.0, 136: 2.0, 137: nan, 138: nan, 139: nan, 140: nan, 141: 4.75, 142: 2.125, 143: 4.2, 144: 4.75, 145: 3.26, 146: nan, 147: 4.375, 148: 9.33, 149: 5.0, 150: nan, 151: 7.1, 152: nan, 153: 4.0, 154: 5.74, 155: 3.35, 156: nan, 157: nan, 158: nan, 159: 2.0, 160: nan, 161: 4.0, 162: nan, 163: nan, 164: nan, 165: 6.0, 166: 4.5, 167: 2.0, 168: nan, 169: nan, 170: nan, 171: nan, 172: 2.375, 173: nan, 174: nan, 175: nan, 176: 6.0, 177: nan, 178: nan, 179: 2.0, 180: nan, 181: nan, 182: nan, 183: nan, 184: nan, 185: nan, 186: 4.5, 187: nan, 188: 4.0, 189: nan, 190: nan, 191: nan, 192: nan, 193: nan, 194: nan, 195: 4.5, 196: 1.0, 197: nan, 198: nan, 199: 7.0, 200: nan, 201: 4.0, 202: nan, 203: nan, 204: nan, 205: nan, 206: nan, 207: nan, 208: nan, 209: nan,
210: nan, 211: 2.0, 212: nan, 213: nan, 214: 4.5, 215: nan, 216: 5.125, 217: 2.0, 218: nan, 219: nan, 220: nan, 221: nan, 222: nan, 223: 1.0, 224: 5.6, 225: 4.65, 226: nan, 227: nan, 228: nan, 229: 11.88, 230: 4.75, 231: 2.0, 232: 4.0, 233: nan, 234: nan, 235: nan, 236: 3.5, 237: nan, 238: nan, 239: nan, 240: nan, 241: nan, 242: nan, 243: nan, 244: nan, 245: nan, 246: nan, 247: 5.5, 248: nan, 249: nan, 250: nan, 251: nan, 252: nan, 253: 3.25, 254: nan, 255: nan, 256: nan, 257: nan, 258: nan, 259: nan, 260: nan, 261: 3.0, 262: nan, 263: 5.5, 264:
6.0, 265: nan, 266: nan, 267: nan, 268: nan, 269: 2.0, 270: nan, 271: nan, 272: 5.49, 273: nan, 274: 5.2, 275: nan, 276: nan, 277: 2.0, 278: 2.0, 279: 2.0, 280: 3.0, 281: nan, 282: 2.0, 283: 2.0, 284: 3.0, 285: nan, 286: nan, 287: 3.0, 288: 2.0, 289: nan, 290: nan, 291: nan, 292: nan, 293: 3.375, 294: nan, 295: 2.0, 296: 2.0, 297: 2.0, 298: nan, 299: 2.0, 300: 4.125, 301: nan, 302: 2.0, 303: nan, 304: 3.0, 305: nan, 306: 3.625, 307: nan, 308: nan, 309: nan, 310: nan, 311: nan, 312: nan, 313: 4.375, 314: nan, 315: nan, 316: nan, 317: nan, 318: 3.375, 319: nan, 320: 2.0, 321: nan, 322: nan, 323: nan, 324: nan, 325: nan, 326: nan, 327: nan, 328: nan, 329: 3.125, 330: nan, 331: nan, 332: nan, 333: nan, 334: nan, 335: nan, 336: nan, 337: nan, 338: nan, 339: nan, 340: nan, 341: 4.0, 342: nan, 343: nan, 344: nan, 345: nan, 346: nan, 347: nan, 348: nan, 349: nan, 350: 2.0, 351: nan, 352: nan, 353: nan, 354: 3.125,
355: nan, 356: nan, 357: nan, 358: 3.0, 359: 2.0, 360: 2.0, 361: nan, 362: 2.0, 363: nan, 364: nan, 365: 2.0, 366: nan, 367: nan, 368: nan, 369: nan, 370: 2.75, 371: nan, 372: nan, 373: nan, 374: nan, 375: nan, 376: nan, 377: nan, 378: 2.0, 379: 4.25, 380: nan, 381: nan, 382: 3.0, 383: nan, 384: 3.75, 385: nan, 386: nan, 387: nan, 388: nan, 389: 3.375, 390: nan, 391: nan, 392: nan, 393: nan, 394: 3.5, 395: 3.375, 396: nan, 397: 3.25, 398: nan, 399: nan, 400: nan, 401: nan, 402: nan, 403: nan, 404: nan, 405: 2.0, 406: nan, 407: nan, 408: nan, 409: nan, 410: 2.0, 411: nan, 412: nan, 413: nan, 414: nan, 415: 3.0, 416: nan, 417: 3.0, 418: nan, 419: nan, 420: 3.375, 421: nan, 422: 2.0, 423: nan, 424: nan, 425: nan, 426: nan, 427: nan, 428: nan, 429: nan, 430: nan, 431: 7.5, 432: nan, 433: 5.25, 434: nan, 435: nan, 436: 3.0, 437: 4.24, 438: nan, 439: nan, 440: nan, 441: nan, 442: nan, 443: 5.0, 444: nan, 445: nan, 446: 5.625, 447: nan, 448: nan, 449: 3.5, 450: nan, 451: 2.0, 452: nan, 453: nan, 454: 2.75, 455: 2.0, 456: nan, 457: nan, 458: 2.0, 459: nan, 460: nan, 461: 2.0, 462: nan, 463: 2.0, 464: 2.0, 465: nan, 466: nan, 467: nan, 468: 2.0, 469: 2.0, 470: nan, 471: nan, 472: 2.375, 473: 2.0, 474: 2.875, 475: 3.362, 476: nan, 477: 2.125, 478: 0.125, 479: 2.0, 480: nan, 481: nan, 482: nan, 483: 2.0, 484: nan, 485: nan, 486: nan, 487: nan, 488: nan, 489: nan, 490: nan, 491: 4.0, 492: nan, 493: nan, 494: nan, 495: nan, 496: 0.75, 497: nan, 498: 2.0, 499: nan, 500: nan, 501: nan, 502: nan, 503: nan, 504: 8.14, 505: nan, 506: 3.125, 507: nan, 508: nan, 509: 4.0, 510: nan, 511: nan, 512: nan, 513: nan, 514: nan, 515: 2.0, 516: nan, 517: 4.0, 518: nan, 519: nan, 520: 2.0, 521: nan, 522: nan, 523: nan, 524: nan, 525: 2.0, 526: 2.0, 527: nan, 528: nan, 529: nan, 530: nan, 531: nan, 532: nan, 533: nan, 534: nan, 535: 2.0, 536: nan, 537: 2.0, 538: nan, 539: 2.0, 540: nan, 541: 3.0, 542: nan, 543: nan, 544: 2.0, 545: nan, 546: nan, 547: 2.0, 548: 3.0, 549: 2.0, 550: nan, 551: 2.0, 552: 3.0, 553: nan, 554:
nan, 555: nan, 556: nan, 557: nan, 558: 2.0, 559: 2.0, 560: nan, 561: nan, 562: 2.0, 563: nan, 564: nan, 565: 2.875, 566: 2.0, 567: 2.0, 568: nan, 569: 1.5, 570: 2.0, 571: 2.0, 572: nan, 573: nan, 574: 2.0, 575: 2.0, 576: nan, 577: 3.0, 578: nan, 579: 2.0, 580: nan, 581: 2.875, 582: 2.0, 583: 2.25, 584: nan, 585: nan, 586: nan, 587: nan, 588: 2.0, 589: nan, 590: nan, 591: 2.625, 592: 2.0, 593: 2.0, 594: nan, 595: 3.0, 596: nan, 597: nan, 598: nan, 599: nan, 600: 6.375, 601: nan, 602: nan, 603: nan, 604: 2.0, 605: 2.0, 606: 2.0, 607: 2.905, 608: 4.219, 609: nan, 610: 2.0, 611: 3.042, 612: nan, 613: 2.003, 614: 2.0, 615: 2.0, 616: 2.0, 617: 3.282, 618: nan, 619: 5.087, 620: nan, 621: nan, 622: nan, 623: nan, 624: 5.859, 625: nan, 626: 2.551, 627: nan, 628: 3.242, 629: nan, 630: nan, 631: 2.0, 632: 2.114, 633: 3.456, 634: 2.0, 635: nan, 636: 5.06, 637: 5.671, 638: 3.63, 639: nan, 640: nan, 641: 5.144, 642: 2.511, 643: 2.573, 644: nan, 645: nan, 646: 4.09, 647: nan, 648: 2.03, 649: 3.92, 650: 2.922, 651: 3.145, 652: nan, 653: nan, 654: 5.166, 655: nan, 656: 2.5, 657: nan, 658: 2.0, 659: nan, 660: 5.483, 661: nan, 662: nan, 663: nan, 664: nan, 665: 2.0, 666: nan, 667: 2.0, 668: 3.961, 669: 6.04, 670: 4.672, 671: 2.0, 672: 2.0, 673: nan, 674: 2.695, 675: nan, 676: 2.0, 677: nan, 678: 5.226, 679: nan, 680: 2.595, 681: nan, 682: 2.0, 683: nan, 684: nan, 685: nan, 686: nan, 687: 5.27, 688: nan, 689: 3.625, 690: 5.25, 691: 2.0, 692: 5.0, 693: nan, 694: 3.532, 695: 3.51, 696: 2.578, 697: 4.84, 698: 4.26, 699: 4.62, 700: 6.09, 701: nan, 702: nan, 703: 2.0, 704: nan, 705: nan, 706: nan, 707: 6.68, 708: 3.0, 709: 3.0, 710: nan, 711: nan, 712: nan, 713: 2.0, 714: 4.972, 715: 2.0, 716: 2.0, 717: 3.0, 718: 3.375, 719: nan, 720: 3.5, 721: nan, 722: 3.125, 723: 4.0, 724: nan, 725: 3.625, 726: nan, 727: 3.18, 728: 4.0, 729: 2.0, 730: 3.375, 731: 3.302, 732: 2.0, 733: nan, 734: 2.193, 735: 2.0, 736: nan, 737: nan, 738: nan, 739: nan, 740: nan, 741: nan, 742: 2.0, 743: nan, 744: 2.25, 745: 2.0, 746: 2.23, 747:
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856: 5.794, 857: 3.0, 858: 4.091, 859: nan, 860: 5.134, 861: nan, 862: 3.5, 863: nan, 864: 3.489, 865: nan, 866: 3.625, 867: nan, 868: nan, 869: 3.75, 870: nan, 871: 3.875, 872: nan, 873: 6.735, 874: 5.66, 875: 3.0, 876: 3.0, 877: nan, 878: 4.01, 879: nan, 880: 3.875, 881: 3.0, 882: nan, 883: 3.0, 884: 5.309, 885: nan, 886: 3.0, 887: nan, 888: nan, 889: 5.25, 890: 3.0, 891: 3.0, 892: 3.875, 893: 3.0, 894: nan, 895: 3.0, 896: 3.0, 897: nan, 898: nan, 899: nan, 900: 4.485, 901: nan, 902: nan, 903: nan, 904: 3.504, 905: nan, 906: nan, 907: nan, 908: 3.0, 909: nan, 910: 4.25, 911: 6.236, 912: 5.542, 913: 4.0, 914: 3.0, 915: nan, 916: nan, 917: 3.0, 918: nan, 919: 3.75, 920: 5.788, 921: nan, 922: 4.307, 923: 3.0, 924: 4.688, 925: nan, 926: nan, 927: 3.88, 928: 5.67, 929: nan, 930: 4.764, 931: nan, 932: 3.0, 933: 3.0, 934: 3.0, 935: 4.077, 936: nan, 937: 4.635, 938: 3.549, 939: nan, 940: nan, 941: 5.757, 942: 3.5, 943: 3.625, 944: 3.0, 945: 5.144, 946: 3.0, 947: 2.797, 948: 3.64, 949: 6.0, 950: nan, 951: 3.0, 952: nan, 953: nan, 954: 3.41, 955: 4.0, 956: nan, 957: 3.0, 958: 3.5, 959: 2.613, 960: 3.875, 961: 3.125, 962: nan, 963: nan, 964: 3.41, 965: 3.64, 966: 5.18, 967: nan, 968: 4.75, 969: 3.0, 970: 4.105, 971: nan, 972: 3.0, 973: nan, 974: nan, 975: nan, 976: 3.0, 977: nan, 978: nan, 979: nan, 980: 4.407, 981: nan, 982: 3.0, 983: nan, 984: 3.0, 985: nan, 986: 4.25, 987: 4.0, 988: 3.43, 989: nan, 990: nan, 991: 3.0, 992: nan, 993: 4.36, 994: 3.55, 995: nan, 996: 6.46, 997: nan, 998: 4.562, 999: 3.0, 1000: nan, 1001: nan, 1002: 3.0, 1003: nan, 1004: nan, 1005: nan, 1006: 4.608, 1007: nan, 1008: nan, 1009: nan, 1010: 4.51, 1011: 3.625, 1012: 3.0, 1013: 3.5, 1014: nan, 1015: nan, 1016: 3.5, 1017: nan, 1018: nan, 1019: 7.288, 1020: 3.0, 1021: nan, 1022: 3.515, 1023: nan, 1024: 3.0, 1025: 4.125, 1026: 3.0, 1027: 4.08, 1028: 3.375, 1029: 3.0, 1030: 3.0, 1031: 3.0, 1032: nan, 1033: 4.25, 1034: 3.0, 1035: 3.0, 1036: 3.57, 1037: 3.0, 1038: 3.308, 1039: nan, 1040: nan, 1041: 4.125, 1042: nan, 1043: 3.5, 1044: 3.0, 1045: 2.969, 1046: 3.0, 1047: nan, 1048: 3.446, 1049: 4.5, 1050: nan, 1051: nan, 1052: nan, 1053: nan, 1054: nan, 1055: 3.0, 1056: 3.0, 1057: 3.306, 1058: nan, 1059: 3.764, 1060: nan, 1061: 3.8, 1062: 3.0, 1063: nan, 1064: nan, 1065: nan, 1066: 3.0, 1067: 3.0, 1068: nan, 1069: nan, 1070: 3.0, 1071: nan, 1072: nan, 1073: nan, 1074: nan, 1075: 3.0, 1076: 3.0, 1077: 3.0, 1078: 3.0, 1079: 3.0, 1080: nan, 1081: 2.491, 1082: nan, 1083: 3.0, 1084: 3.0, 1085: 3.0, 1086: 3.706, 1087: 3.0, 1088: 3.997, 1089: nan, 1090: 2.37, 1091: nan, 1092: nan, 1093: nan, 1094: 3.0, 1095: nan, 1096: nan, 1097: 4.0, 1098: nan, 1099: 4.5, 1100: nan, 1101: 4.25, 1102: nan, 1103: nan, 1104: nan, 1105: nan, 1106: nan, 1107: 4.125, 1108: nan, 1109: nan, 1110: nan, 1111: 3.625, 1112: nan, 1113: nan, 1114: nan, 1115: nan, 1116: nan, 1117: nan, 1118: nan, 1119: nan, 1120: 3.0, 1121: nan, 1122: nan, 1123: 3.0, 1124: nan, 1125: 3.0, 1126: 3.25, 1127: nan, 1128: nan, 1129: 2.0, 1130: nan, 1131: nan, 1132: 1.25, 1133: nan, 1134: nan, 1135: 3.5, 1136: nan, 1137: nan, 1138: 3.0, 1139: nan, 1140: nan, 1141: nan, 1142: nan, 1143: nan, 1144: nan, 1145: 11.83, 1146: nan, 1147: nan, 1148: nan, 1149: nan, 

Answer 1

根据OP的最新评论，以nan值结尾的行似乎不应该被忽略（从我能收集到的）。如果不知道StepRate6将是行中的最后一个值还是StepRate4等，那么这将起作用

（感谢@Brendan的列过滤器技巧-非常有用）。在

def find_increasing(row):
    increasing = (row.diff() > 0)[:row.last_valid_index()][1:]
    if np.all(increasing[:increasing.last_valid_index()]):
        return('X')
    return(np.nan)

cols = df.filter(regex='StepRate').columns 
df['StepCheck'] = df[cols].apply(find_increasing, axis=1)   # Apply to rows

0     NaN
1       X
2       X
3     NaN
4     NaN
5       X
6     NaN
dtype: object