组内的 Cumsum 并在 Pandas 条件下重置 [英] Cumsum within group and reset on condition in pandas

问题描述

我有一个包含两列 ID 和活动的数据框.活动为 0 或 1.我想要一个包含自上次活动为 1 以来不断增加的数字的新列.但是，计数应仅在一个组 (ID) 内.如果活动为 1，则计数列应重置为 0，然后重新开始计数.

I have a dataframe with two columns ID and Activity. The activity is either 0 or 1. I want a new column containing a increasing number since the last activity was 1. However, the count should only be within one group (ID). If the activity is 1, the counting column should be reset to 0 and the count starts again.

所以，我有一个包含以下内容的数据框:

So, I have a dataframe containing the following:

想要的是这个:

有人可以帮我吗?

推荐答案

我们在这里使用了一个新的段 'G'

We using a new para 'G' here

df['G']=df.groupby('ID').Activeity.apply(lambda x :(x.diff().ne(0)&x==1)|x==1)

df.groupby([df.ID,df.G.cumsum()]).G.apply(lambda x : (~x).cumsum())

Out[713]: 
0     1
1     2
2     0
3     1
4     2
5     1
6     2
7     0
8     1
9     0
10    1
11    1
12    0
13    0
14    1
15    2
Name: G, dtype: int32

数据输入

df=pd.DataFrame({'ID':list('AAAAABBBBBBCCCCC'),'Activeity':[0,0,1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,1,1,0,0]})

说明:

Here we get the new para 'G'
df['G']=df.groupby('ID').Activeity.apply(lambda x :(x.diff().ne(0)&x==1)|x==1)
df
Out[134]: 
    Activeity ID      G
0           0  A  False
1           0  A  False
2           1  A   True
3           0  A  False
4           0  A  False
5           0  B  False
6           0  B  False
7           1  B   True
8           0  B  False
9           1  B   True
10          0  B  False
11          0  C  False
12          1  C   True
13          1  C   True
14          0  C  False
15          0  C  False

然后我们对G做cumsum，就是得到我们应该把数字设为0的循环在哪里

Then we do cumsum for G, is to getting where is the cycle we should set the number to 0

df.G.cumsum()
Out[135]: 
0     0
1     0
2     1
3     1
4     1
5     1
6     1
7     2
8     2
9     3
10    3
11    3
12    4
13    5
14    5
15    5
Name: G, dtype: int32

这篇关于组内的 Cumsum 并在 Pandas 条件下重置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！