我有一個邏輯驅動的標志列，我需要創建一個列，當標志為真時增加 1，當標志為假時減少 1 到零下限。我嘗試了幾種不同的方法，但無法讓累加器“移位”來引用流程創建的新值。我知道下面的方法無論如何都不會止步于零，但我之前只是試圖解決這個概念，這是解釋目標的最切中要害的例子。我是否需要 for 循環來逐行迭代？df = pd.DataFrame(data=np.random.randint(2,size=10), columns=['flag'])df['accum'] = 0df['accum'] = np.where(df['flag'] == 1, df['accum'].shift(1) + 1, df['accum'].shift(1) - 1)df['dOutput'] = [1,0,1,2,1,2,3,2,1,0] #desired outputdf
1 回答
慕尼黑的夜晚無繁華
TA貢獻1864條經驗 獲得超6個贊
據我所知，沒有numpy或熊貓矢量化操作可以做到這一點，因此，您應該逐行迭代：
def cumsum_with_floor(series):
acc = 0
output = []
accum_list = []
for val in series:
val = 1 if val else -1
acc += val
accum_list.append(val)
acc = acc if acc > 0 else 0
output.append(acc)
return pd.Series(output, index=series.index), pd.Series(accum_list, index=series.index)
series = pd.Series([1,0,1,1,0,0,0,1])
dOutput, accum = cumsum_with_floor(series)
dOutput
Out:
0 1
1 0
2 1
3 2
4 1
5 0
6 0
7 1
dtype: int64
accum # shifted by one step forward compared with you example
Out:
0 1
1 -1
2 1
3 1
4 -1
5 -1
6 -1
7 1
dtype: int64
但是可能有人知道pd.clip和/pd.cumsum或其他矢量化操作的合適組合。
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