Pandas按ID和日期排序，并查找发生转换的行

Pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了丰富的数据处理和分析功能。在Pandas中，可以按照指定的列进行排序，并通过条件查询找到发生转换的行。

首先，我们需要导入Pandas库并读取数据。假设我们有一个名为df的数据框，其中包含了ID和日期两列数据：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用sort_values()函数按照ID和日期进行排序。假设ID列为'ID'，日期列为'Date'：

# 按照ID和日期排序
df_sorted = df.sort_values(by=['ID', 'Date'])

排序后的数据框df_sorted将按照ID升序排列，对于相同ID的行，按照日期升序排列。

要查找发生转换的行，我们可以使用shift()函数来比较相邻行的值。假设我们要查找ID列和日期列都发生变化的行：

# 比较相邻行的值
df_sorted['ID_changed'] = df_sorted['ID'].ne(df_sorted['ID'].shift())
df_sorted['Date_changed'] = df_sorted['Date'].ne(df_sorted['Date'].shift())

# 查找发生转换的行
transformed_rows = df_sorted[df_sorted['ID_changed'] & df_sorted['Date_changed']]

在上述代码中，我们使用ne()函数比较相邻行的值，生成了两个新的布尔列'ID_changed'和'Date_changed'，表示ID和日期是否发生变化。然后，我们通过逻辑与操作符&筛选出同时发生变化的行，即发生转换的行。

最后，我们可以打印出发生转换的行：