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如何根據(jù)每個(gè)id的條件選擇行

如何根據(jù)每個(gè)id的條件選擇行

開(kāi)心每一天1111 2023-07-27 10:25:54
我有以下數(shù)據(jù)框：Hotel_id    Month_Year      Chef_Id  Chef_is_masterchef  Transition2400188     February-2018   4597566     1                    02400188     March-2018      4597566     1                    02400188     April-2018      4597566     1                    02400188     May-2018        4597566     1                    02400188     June-2018       4597566     1                    02400188     July-2018       4597566     1                    02400188     August-2018     4597566     1                    02400188     September-2018  4597566     0                    12400188     October-2018    4597566     0                    02400188     November-2018   4597566     0                    02400188     December-2018   4597566     0                    02400188     January-2019    4597566     0                    02400188     February-2019   4597566     0                    02400188     March-2019      4597566     0                    02400188     April-2019      4597566     0                    02400188     May-2019        4597566     0                    02400614     May-2015        2297544     0                    02400614     June-2015       2297544     0                    02400614     July-2015       2297544     0                    02400614     August-2015     2297544     0                    02400614     September-2015  2297544     0                    02400614     October-2015    2297544     0                    02400614     November-2015   2297544     0                    02400614     December-2015   2297544     0                    02400614     January-2016    2297544     1                    12400614     February-2016   2297544     1                    02400614     March-2016      2297544     1                    0當(dāng)Chef_is_Masterchef列中發(fā)生從0 到 1或1 到 0 的轉(zhuǎn)換時(shí)，此轉(zhuǎn)換在Transition列中指示為1。實(shí)際上，我想創(chuàng)建另一列（名為“ Var ”），其中的值將按照下面提到的原始數(shù)據(jù)框填充，
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?
ITMISS

TA貢獻(xiàn)1871條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊

用于GroupBy.cumcount每組計(jì)數(shù)器，然后0通過(guò)比較0和來(lái)減去值的數(shù)量GroupBy.transform：

s = df['Chef_is_masterchef'].eq(0).groupby(df['Chef_Id']).transform('sum')

df['var'] = df.groupby('Chef_Id').cumcount().sub(s)

print (df)

? ? Hotel_id? ? ? Month_Year? Chef_Id? Chef_is_masterchef? Transition? var

0? ? 2400614? ? ? ? May-2015? 2297544? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-8

1? ? 2400614? ? ? ?June-2015? 2297544? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-7

2? ? 2400614? ? ? ?July-2015? 2297544? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-6

3? ? 2400614? ? ?August-2015? 2297544? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-5

4? ? 2400614? September-2015? 2297544? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-4

5? ? 2400614? ? October-2015? 2297544? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-3

6? ? 2400614? ?November-2015? 2297544? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-2

7? ? 2400614? ?December-2015? 2297544? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-1

8? ? 2400614? ? January-2016? 2297544? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1? ? ? ? ? ?1? ? 0

9? ? 2400614? ?February-2016? 2297544? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1? ? ? ? ? ?0? ? 1

10? ?2400614? ? ? March-2016? 2297544? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1? ? ? ? ? ?0? ? 2

11? ?3400624? ? ? ? May-2016? 2597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-3

12? ?3400624? ? ? ?June-2016? 2597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-2

13? ?3400624? ? ? ?July-2016? 2597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-1

14? ?3400624? ? ?August-2016? 2597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1? ? ? ? ? ?1? ? 0

15? ?2400133? ?February-2016? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-6

16? ?2400133? ? ? March-2016? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-5

17? ?2400133? ? ? April-2016? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-4

18? ?2400133? ? ? ? May-2016? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-3

19? ?2400133? ? ? ?June-2016? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-2

20? ?2400133? ? ? ?July-2016? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ? ? ?0? ?-1

21? ?2400133? ? ?August-2016? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1? ? ? ? ? ?1? ? 0

22? ?2400133? September-2016? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1? ? ? ? ? ?0? ? 1

23? ?2400133? ? October-2016? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1? ? ? ? ? ?0? ? 2

24? ?2400133? ?November-2016? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1? ? ? ? ? ?0? ? 3

25? ?2400133? ?December-2016? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1? ? ? ? ? ?0? ? 4

26? ?2400133? ? January-2017? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1? ? ? ? ? ?0? ? 5

27? ?2400133? ?February-2017? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1? ? ? ? ? ?0? ? 6

28? ?2400133? ? ? March-2017? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1? ? ? ? ? ?0? ? 7

29? ?2400133? ? ? April-2017? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1? ? ? ? ? ?0? ? 8

30? ?2400133? ? ? ? May-2017? 4597531? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1? ? ? ? ? ?0? ? 9

最后過(guò)濾依據(jù)Series.between：


df1 = df[df['var'].between(-3, 2)]

print (df1)


df2 = df[df['var'].between(-6, 5)]

print (df2)


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反對(duì) 回復(fù) 2023-07-27
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