Dataframe - difference of rows by some style

Question

I want the difference of column 'position' by the column 'Seg' with 'x' adjacent.

import numpy as np
import pandas as pd
mydict = {'position':['0.0', '0.433', '2.013', '3.593', '5.173', '6.753', '6.9'],'Seg':['x', 'x', np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 'x']}
df = pd.DataFrame.from_dict(mydict)
df

   position  Seg
0      0.0    x
1    0.433    x
2    2.013  NaN
3    3.593  NaN
4    5.173  NaN
5    6.753  NaN
6      6.9    x

How can I get the difference 'diff' and 'Seg ID'? Note: 'x' can randomly be at any rows and 'Seg ID' changes accordingly.

   position  Seg   diff  Seg ID
0      0.0    x     NaN    NaN
1    0.433    x   0.433  Seg 1
2    2.013  NaN    NaN    NaN
3    3.593  NaN    NaN    NaN
4    5.173  NaN    NaN    NaN
5    6.753  NaN    NaN    NaN
6      6.9    x   6.467  Seg 2

Answer 1

Convert strings in position to float by Series.astype first:

df['position'] = df['position'].astype(float)

Get differencies by Series.diff by mask - compare by x:

m = df['Seg'].eq('x')
df.loc[m, 'diff'] = df.loc[m, 'position'].diff()

Create counter if difference is not NaN by Series.cumsum:

m1 = df['diff'].notna()
df.loc[m1, 'Seg ID'] = 'Seg ' + m1[m1].cumsum().astype(str)
print (df)
   position  Seg   diff Seg ID
0     0.000    x    NaN    NaN
1     0.433    x  0.433  Seg 1
2     2.013  NaN    NaN    NaN
3     3.593  NaN    NaN    NaN
4     5.173  NaN    NaN    NaN
5     6.753  NaN    NaN    NaN
6     6.900    x  6.467  Seg 2

Different input data:

mydict = {'position':['0.0', '0.433', '2.013', '3.593', '5.173', '6.753', '6.9'],
          'Seg':['x', 'x', np.nan, np.nan, np.nan, 'x', 'x']}
df = pd.DataFrame.from_dict(mydict)
print (df)
  position  Seg
0      0.0    x
1    0.433    x
2    2.013  NaN
3    3.593  NaN
4    5.173  NaN
5    6.753    x
6      6.9    x

df['position'] = df['position'].astype(float)
m = df['Seg'].eq('x')
df.loc[m, 'diff'] = df.loc[m, 'position'].diff()

m1 = df['diff'].notna()
df.loc[m1, 'Seg ID'] = 'Seg ' + m1[m1].cumsum().astype(str)

print (df)
   position  Seg   diff Seg ID
0     0.000    x    NaN    NaN
1     0.433    x  0.433  Seg 1
2     2.013  NaN    NaN    NaN
3     3.593  NaN    NaN    NaN
4     5.173  NaN    NaN    NaN
5     6.753    x  6.320  Seg 2
6     6.900    x  0.147  Seg 3

Answer 2

Select the rows and diff:

df['position'] = df['position'].astype(float)

df['diff'] = df.loc[df['Seg'].eq('x'), 'position'].diff()

If you also want the index:

m = df['Seg'].eq('x')
df.loc[m, 'Seg ID'] = 'Seg ' + m[df['diff'].notna()].cumsum().astype(str)

Output:

   position  Seg   diff Seg ID
0     0.000    x    NaN    NaN
1     0.433    x  0.433  Seg 1
2     2.013  NaN    NaN    NaN
3     3.593  NaN    NaN    NaN
4     5.173  NaN    NaN    NaN
5     6.753  NaN    NaN    NaN
6     6.900    x  6.467  Seg 2