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使用 Pandas groupby 時(shí)，當(dāng)滿(mǎn)足列值時(shí)如何開(kāi)始下一組？

使用 Pandas groupby 時(shí)，當(dāng)滿(mǎn)足列值時(shí)如何開(kāi)始下一組？

HUH函數(shù) 2023-09-19 17:17:26
我有一個(gè) DataFrame，其中有一列名為“Current_Position”...我想在“Current_Position”的值等于 0 時(shí)將 Dataframe 分成幾組...我希望 0 出現(xiàn)的行是當(dāng)前組的最后一行。下一行將開(kāi)始下一組。我該如何實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)？    Current_Position0   21   42   23   04   25   06   27   08   19   210  011  212  113  014  115  216  117  018  119  0預(yù)期輸出：    Current_Position  Group0                  2      01                  4      02                  2      03                  0      04                  2      15                  0      16                  2      27                  0      28                  1      39                  2      310                 0      311                 2      412                 1      413                 0      414                 1      515                 2      516                 1      517                 0      518                 1      619                 0      6
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1 回答

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子衿沉夜

TA貢獻(xiàn)1828條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊

您可以使用布爾索引來(lái)返回TrueorFalse一行是否等于零。要使其成為一組中的最后一個(gè)，請(qǐng)使用.shift()移動(dòng)一行。然后，使用.cumsum(), 來(lái)獲取組：


df['Group'] = (df['Current_Position'].shift() == 0).cumsum()

df

Out[1]: 

    Current_Position  Group

0                  2      0

1                  4      0

2                  2      0

3                  0      0

4                  2      1

5                  0      1

6                  2      2

7                  0      2

8                  1      3

9                  2      3

10                 0      3

11                 2      4

12                 1      4

13                 0      4

14                 1      5

15                 2      5

16                 1      5

17                 0      5

18                 1      6

19                 0      6

  1. 我們?cè)?jīng).shift()將數(shù)據(jù)向下移動(dòng)一行。這允許具有值的行0成為組的最后一行而不是第一行。

  2. 我們?cè)?jīng)用來(lái)== 0轉(zhuǎn)換為返回orGroup的布爾數(shù)據(jù)類(lèi)型。布爾系列中的值本質(zhì)上相當(dāng)于or ，因此您可以在其上進(jìn)行其他數(shù)學(xué)運(yùn)算。例如，如果我們創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)類(lèi)型為“df['Group'] = np.where(df['Current Position'] ==”的返回或STRINGS的列，則您將無(wú)法執(zhí)行這些數(shù)學(xué)運(yùn)算0、“真”、“假”）。TrueFalse10.cumsum()sumobject'True''False'

下面將邏輯分解為三個(gè)步驟，因此可以很容易地可視化：

df['Group1'] = df['Current_Position'].shift()

df['Group2'] = (df['Group1'] == 0)

df['Group3'] = df['Group2'] .cumsum()

df

Out[2]: 

    Current_Position  Group1  Group2  Group3

0                  2     NaN   False       0

1                  4     2.0   False       0

2                  2     4.0   False       0

3                  0     2.0   False       0

4                  2     0.0    True       1

5                  0     2.0   False       1

6                  2     0.0    True       2

7                  0     2.0   False       2

8                  1     0.0    True       3

9                  2     1.0   False       3

10                 0     2.0   False       3

11                 2     0.0    True       4

12                 1     2.0   False       4

13                 0     1.0   False       4

14                 1     0.0    True       5

15                 2     1.0   False       5

16                 1     2.0   False       5

17                 0     1.0   False       5

18                 1     0.0    True       6

19                 0     1.0   False       6


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反對(duì) 回復(fù) 2023-09-19
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