小编Hor*_*man的帖子

我有一个包含三列的数据集。将检查 A 列中的字符串。如果字符串匹配foo或spam，则同一行中其他两列L和 的值G应更改为XX。为此我尝试了以下方法。

df = pl.DataFrame(\n    {\n        "A": ["foo", "ham", "spam", "egg",],\n        "L": ["A54", "A12", "B84", "C12"],\n        "G": ["X34", "C84", "G96", "L6",],\n    }\n)\nprint(df)\n\nshape: (4, 3)\n\xe2\x94\x8c\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xac\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x90\n\xe2\x94\x82 A    \xe2\x94\x86 L   \xe2\x94\x86 G   \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 ---  \xe2\x94\x86 --- \xe2\x94\x86 --- \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 str  \xe2\x94\x86 str \xe2\x94\x86 str \xe2\x94\x82\n\xe2\x95\x9e\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xaa\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\x90\xe2\x95\xa1\n\xe2\x94\x82 foo  \xe2\x94\x86 A54 \xe2\x94\x86 X34 \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 ham  \xe2\x94\x86 A12 \xe2\x94\x86 C84 \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 spam \xe2\x94\x86 B84 \xe2\x94\x86 G96 \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x82 egg  \xe2\x94\x86 C12 \xe2\x94\x86 L6  \xe2\x94\x82\n\xe2\x94\x94\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\xb4\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x80\xe2\x94\x98\n

我需要解决以下问题。我拥有的是时间戳和值。该值可以正值、负值变化或保持稳定。一旦它从一行到另一行发生积极变化或保持稳定，我想在新列中添加一个标签。如果值继续增加，则应将相同的标签添加到该行。一旦值变为负值，就应输入零作为标签。谁能帮我？

输入数据

df_raw = pd.DataFrame(
    {
        "timestamp": [
            "2017-06-16 05:19:18.993",
            "2017-06-16 05:19:28.993",
            "2017-06-16 05:19:38.993",
            "2017-06-16 05:19:48.993",
            "2017-06-16 05:19:58.993",
            "2017-06-16 05:25:08.993",
            "2017-06-16 05:25:18.993",
            "2017-06-16 07:44:28.993",
            "2017-06-16 07:45:38.993",
        ],
        "signalvalue": [0.0, 12.0, 22.0, 13.0, 0.0, 30.0, 0.0, 3.0, 6.0],
    }
)

    timestamp                signalvalue
0   2017-06-16 05:19:18.993  0.0
1   2017-06-16 05:19:28.993  12.0
2   2017-06-16 05:19:38.993  22.0
3   2017-06-16 05:19:48.993  13.0
4   2017-06-16 05:19:58.993  0.0
5   2017-06-16 05:25:08.993  30.0
6   2017-06-16 05:25:18.993  0.0
7   2017-06-16 07:44:28.993  3.0
8   2017-06-16 07:45:38.993  6.0

所需输出

    timestamp                signalvalue …