我的輸入看起來像下面的df。我需要按列（A，B）分組并計算連續零的數量/計算每個組中連續零的長度并寫入新列“Zero_count”Input:A B DATE hour measure A10 1 1/1/2014 0 0 A10 1 1/1/2014 1 0 A10 1 1/1/2014 2 0 A10 1 1/1/2014 3 0 A10 2 1/1/2014 4 0 A10 2 1/1/2014 5 1 A10 2 1/1/2014 6 2 A10 3 1/1/2014 7 0 A11 1 1/1/2014 8 0 A11 1 1/1/2014 9 0 A11 1 1/1/2014 10 2 A11 1 1/1/2014 11 0 A11 1 1/1/2014 12 0 A12 2 1/1/2014 13 1 A12 2 1/1/2014 14 3 A12 2 1/1/2014 15 0 A12 4 1/1/2014 16 5 A12 4 1/1/2014 17 0 A12 6 1/1/2014 18 0 我嘗試使用“groupby”技術來獲取組，但組內連續零計數是我正在尋找的東西。我曾嘗試使用 lambda 函數，但它計算了零的總數，而我對重復連續的零感興趣。我希望我的輸出看起來像這樣：OutputA B DATE hour measure Consec_zero_countA10 1 1/1/2014 0 0 4A10 1 1/1/2014 1 0 4A10 1 1/1/2014 2 0 4A10 1 1/1/2014 3 0 4A10 2 1/1/2014 4 0 1A10 2 1/1/2014 5 1 0A10 2 1/1/2014 6 2 0A10 3 1/1/2014 7 0 1A11 1 1/1/2014 8 0 2A11 1 1/1/2014 9 0 2A11 1 1/1/2014 10 2 0A11 1 1/1/2014 11 0 2A11 1 1/1/2014 12 0 2A12 2 1/1/2014 13 1 0A12 2 1/1/2014 14 3 0A12 2 1/1/2014 15 0 1A12 4 1/1/2014 16 5 0A12 4 1/1/2014 17 0 1A12 6 1/1/2014 18 0 1任何線索將不勝感激。提前致謝！
2 回答
拉風的咖菲貓
TA貢獻1995條經驗 獲得超2個贊
創建助手Series通過比較連續值的唯一的組ne（!=）的shiftED值隨cumsum。然后groupby用transform和size。僅用于0with 的最后一個 fiter 值numpy.where：
g = df['measure'].ne(df['measure'].shift()).cumsum()
counts = df.groupby(['A','B', g])['measure'].transform('size')
df['Consec_zero_count'] = np.where(df['measure'].eq(0), counts, 0)
print (df)
A B DATE hour measure Consec_zero_count
0 A10 1 1/1/2014 0 0 4
1 A10 1 1/1/2014 1 0 4
2 A10 1 1/1/2014 2 0 4
3 A10 1 1/1/2014 3 0 4
4 A10 2 1/1/2014 4 0 1
5 A10 2 1/1/2014 5 1 0
6 A10 2 1/1/2014 6 2 0
7 A10 3 1/1/2014 7 0 1
8 A11 1 1/1/2014 8 0 2
9 A11 1 1/1/2014 9 0 2
10 A11 1 1/1/2014 10 2 0
11 A11 1 1/1/2014 11 0 2
12 A11 1 1/1/2014 12 0 2
13 A12 2 1/1/2014 13 1 0
14 A12 2 1/1/2014 14 3 0
15 A12 2 1/1/2014 15 0 1
16 A12 4 1/1/2014 16 5 0
17 A12 4 1/1/2014 17 0 1
18 A12 6 1/1/2014 18 0 1
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