假设我有一个表,其中包含日期和每个日期的值(加上其他列).
我可以通过使用查找同一天具有相同值的行

data.duplicated(subset=["VALUE", "DAY"], keep=False)

现在,假设我要允许一天减少1或2天,值最多减少10天,我该怎么做？

例：

DAY MTH YYY VALUE   NAME
22  9   2016    8.25    John
22  9   2016    43      John
6   11  2016    28.25   Mary
2   10  2016    50  George
23  11  2016    90  George
23  10  2016    30  Jenn
24  8   2016    10  Mike
24  9   2016    10  Mike
24  10  2016    10  Mike
24  11  2016    10  Mike
13  9   2016    170 Kathie
13  10  2016    170 Kathie
13  11  2016    160 Kathie
8   9   2016    16  Gina
9   10  2016    16  Gina
8   11  2016    16  Gina
16  11  2016    25  Ross
21  11  2016    45  Ross
23  9   2016    50  Shari
23  10  2016    50  Shari
23  11  2016    50  Shari

使用上面的代码,我可以找到：

DAY MTH YYY VALUE   NAME
24  8   2016    10  Mike
24  9   2016    10  Mike
24  10  2016    10  Mike
24  11  2016    10  Mike
23  9   2016    50  Shari
23  10  2016    50  Shari
23  11  2016    50  Shari

但是,我还要在8月8日,9月9日和10月8日检测Gina的值16,因为它们具有相同的值,尽管不是同一天,但也只有一天的时间.

同样,我想在9月13日,10月13日和11月13日检测Kathie的值,因为该值仅差10.

我怎样才能做到这一点？

解决方法:

使用numpy和三角形索引来映射所有组合

day = df.DAY.values
val = df.VALUE.values

i, j = np.triu_indices(len(df), k=1)
c1 = np.abs(day[i] - day[j]) < 2
c2 = np.abs(val[i] - val[j]) < 10

c = c1 & c2
df.iloc[np.unique(np.append(i[c], j[c]))]

    DAY  MTH   YYY  VALUE    NAME
1    22    9  2016   43.0    John
6    24    8  2016   10.0    Mike
7    24    9  2016   10.0    Mike
8    24   10  2016   10.0    Mike
9    24   11  2016   10.0    Mike
10   13    9  2016  170.0  Kathie
11   13   10  2016  170.0  Kathie
13    8    9  2016   16.0    Gina
14    9   10  2016   16.0    Gina
15    8   11  2016   16.0    Gina
17   21   11  2016   45.0    Ross
18   23    9  2016   50.0   Shari
19   23   10  2016   50.0   Shari
20   23   11  2016   50.0   Shari