Pandas --通过计数器重置组

iibxawm4 于 2023-03-06 发布在其他

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这个解决方案对我Count cumulative true Value不起作用，我明确地需要按id和consecBool分组;上述假设是一个同质数据集，没有不同的组
当一个布尔列为False时，我如何重置累计计数器？

df = pd.DataFrame({'id': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
              'consecDays': [0, 1, 1, 1, 0, 1, 1],
              'consecBool': [False, True, True, True, False, True, True],
              'expected': [0, 1, 2, 3, 0, 1, 2]})

df['Counter'] = df.groupby(['id', 'consecBool'])['consecDays'].cumsum()

expected是预期结果

id  consecDays  consecBool  expected  Counter
0   1           0       False         0        0
1   1           1        True         1        1
2   1           1        True         2        2
3   1           1        True         3        3
4   1           0       False         0        0
5   1           1        True         1        4
6   1           1        True         2        5

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75619335/pandas-reset-a-group-by-counter

1条答案

按热度按时间

vc9ivgsu1#

您可以尝试：

consecBool = df['consecBool'].eq(False).cumsum()  # or (~df['consecBool']).cumsum()
df['Counter'] = df.groupby(['id', consecBool])['consecDays'].cumsum()
print(df)

# Output
   id  consecDays  consecBool  expected  Counter
0   1           0       False         0        0
1   1           1        True         1        1
2   1           1        True         2        2
3   1           1        True         3        3
4   1           0       False         0        0
5   1           1        True         1        1
6   1           1        True         2        2

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