达到阈值后将累积值设置为常数 [英] Setting cumulative values to constant after it reaches threshold

问题描述

我有一个熊猫时间序列，其中包含每月的累积值.

I have a pandas time series which contains cumulative monthly values.

如果在某个日期的一个月中，该值变为某个数字，我需要将其余日子设置为1000.

If in a month on a certain date, the value becomes a certain number, I need to set rest of the days to 1000.

例如

df:

 Date       cummulative_value
1/8/2017    -3
1/9/2017    -6
1/10/2017   -72
1/11/2017   500
1/26/2017   575
2/7/2017    -5
2/14/2017   -6
2/21/2017   -6

我的截止值是-71，所以在上面的示例中，我需要实现以下目标:

My cutoff value is -71 so in above example I need to achieve the following:

 Date       cummulative_value
1/8/2017    -3
1/9/2017    -6
1/10/2017   1000
1/11/2017   1000
1/26/2017   1000
2/7/2017    -5
2/14/2017   -6
2/21/2017   -6

我正在尝试在熊猫中利用groupby，但是我不确定该怎么做.任何其他更有效的方法也会有所帮助.

I am trying to leverage groupby in pandas but I am not sure how to go about it. Any other more efficient way will help also.

推荐答案

使用groupby和cumprod:

df['cummulative_value'] = (df.groupby(df['Date'].dt.strftime('%Y%m'))['cummulative_value']
                            .transform(lambda x: np.where(x.ge(-71).cumprod(),x,1000)))
print(df)

输出:

        Date  cummulative_value
0 2017-01-08                 -3
1 2017-01-09                 -6
2 2017-01-10               1000
3 2017-01-11               1000
4 2017-01-26               1000
5 2017-02-07                 -5
6 2017-02-14                 -6
7 2017-02-21                 -6

这篇关于达到阈值后将累积值设置为常数的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！