python pandas - 创建一个保持连续值的运行计数的列

MJS*_*MJS 5 python vectorization dataframe pandas

我正在尝试创建一个列("consec"),它将在不使用循环的情况下在另一个("二进制")中保持连续值的运行计数.这就是期望的结果:

.    binary consec
1       0      0
2       1      1
3       1      2
4       1      3
5       1      4
5       0      0
6       1      1
7       1      2
8       0      0
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

但是,这......

df['consec'][df['binary']==1] = df['consec'].shift(1) + df['binary']
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

导致这...

.  binary   consec
0     1       NaN
1     1       1
2     1       1
3     0       0
4     1       1
5     0       0
6     1       1
7     1       1
8     1       1
9     0       0
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我看到其他帖子使用分组或排序,但不幸的是,我看不出这对我有用.在此先感谢您的帮助.

DSM*_*DSM 13

您可以使用compare-cumsum-groupby模式(我真的需要编写文档),最后cumcount:

>>> df = pd.DataFrame({"binary": [0,1,1,1,0,0,1,1,0]})
>>> df["consec"] = df["binary"].groupby((df["binary"] == 0).cumsum()).cumcount()
>>> df
   binary  consec
0       0       0
1       1       1
2       1       2
3       1       3
4       0       0
5       0       0
6       1       1
7       1       2
8       0       0
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这是有效的,因为首先我们得到我们想要重置计数器的位置:

>>> (df["binary"] == 0)
0     True
1    False
2    False
3    False
4     True
5     True
6    False
7    False
8     True
Name: binary, dtype: bool
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这些累积总和为我们提供了每个组的不同ID:

>>> (df["binary"] == 0).cumsum()
0    1
1    1
2    1
3    1
4    2
5    3
6    3
7    3
8    4
Name: binary, dtype: int64
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

然后我们可以将其传递给groupby并用于cumcount在每个组中获得增加的索引.