Pandas 计算来自分组数据帧的连续相等值的长度

Question

我想在这里做他们在答案中所做的事情：在 pandas 中以矢量化方式计算特定连续相等值的数量 ，但使用分组数据帧而不是系列。

所以给定一个有几列的数据框

A    B    C   
------------ 
x    x    0
x    x    5
x    x    2
x    x    0
x    x    0
x    x    3
x    x    0
y    x    1
y    x    10
y    x    0
y    x    5
y    x    0
y    x    0

我想对 A 列和 B 列进行分组，然后计算 C 中连续零的数量。之后我想返回每个零长度出现次数的计数。所以我想要这样的输出：

A    B    num_consecutive_zeros  count
---------------------------------------
x    x            1                2
x    x            2                1
y    x            1                1
y    x            2                1

我不知道如何调整链接问题的答案来处理分组数据框。

Answer 1

这是代码，count_consecutive_zeros()使用 numpy 函数并pandas.value_counts()获取结果，并使用groupby().apply(count_consecutive_zeros)来调用count_consecutive_zeros()每个组。调用reset_index()更改MultiIndex列：

import pandas as pd
import numpy as np
from io import BytesIO
text = """A    B    C   
x    x    0
x    x    5
x    x    2
x    x    0
x    x    0
x    x    3
x    x    0
y    x    1
y    x    10
y    x    0
y    x    5
y    x    0
y    x    0"""

df = pd.read_csv(BytesIO(text.encode()), delim_whitespace=True)

def count_consecutive_zeros(s):
    v = np.diff(np.r_[0, s.values==0, 0])
    s = pd.value_counts(np.where(v == -1)[0] - np.where(v == 1)[0])
    s.index.name = "num_consecutive_zeros"
    s.name = "count"
    return s

df.groupby(["A", "B"]).C.apply(count_consecutive_zeros).reset_index()