我有一個 DataFrame，其中有一列名為“Current_Position”...我想在“Current_Position”的值等于 0 時將 Dataframe 分成幾組...我希望 0 出現的行是當前組的最后一行。下一行將開始下一組。我該如何實現這個目標？ Current_Position0 21 42 23 04 25 06 27 08 19 210 011 212 113 014 115 216 117 018 119 0預期輸出： Current_Position Group0 2 01 4 02 2 03 0 04 2 15 0 16 2 27 0 28 1 39 2 310 0 311 2 412 1 413 0 414 1 515 2 516 1 517 0 518 1 619 0 6
1 回答
子衿沉夜
TA貢獻1828條經驗 獲得超3個贊
您可以使用布爾索引來返回TrueorFalse一行是否等于零。要使其成為一組中的最后一個，請使用.shift()移動一行。然后，使用.cumsum(), 來獲取組：
df['Group'] = (df['Current_Position'].shift() == 0).cumsum()
df
Out[1]:
Current_Position Group
0 2 0
1 4 0
2 2 0
3 0 0
4 2 1
5 0 1
6 2 2
7 0 2
8 1 3
9 2 3
10 0 3
11 2 4
12 1 4
13 0 4
14 1 5
15 2 5
16 1 5
17 0 5
18 1 6
19 0 6
我們曾經
.shift()將數據向下移動一行。這允許具有值的行0成為組的最后一行而不是第一行。我們曾經用來
== 0轉換為返回orGroup的布爾數據類型。布爾系列中的值本質上相當于or ，因此您可以在其上進行其他數學運算。例如，如果我們創建一個數據類型為“df['Group'] = np.where(df['Current Position'] ==”的返回或STRINGS的列，則您將無法執行這些數學運算0、“真”、“假”）。TrueFalse10.cumsum()sumobject'True''False'
下面將邏輯分解為三個步驟，因此可以很容易地可視化：
df['Group1'] = df['Current_Position'].shift()
df['Group2'] = (df['Group1'] == 0)
df['Group3'] = df['Group2'] .cumsum()
df
Out[2]:
Current_Position Group1 Group2 Group3
0 2 NaN False 0
1 4 2.0 False 0
2 2 4.0 False 0
3 0 2.0 False 0
4 2 0.0 True 1
5 0 2.0 False 1
6 2 0.0 True 2
7 0 2.0 False 2
8 1 0.0 True 3
9 2 1.0 False 3
10 0 2.0 False 3
11 2 0.0 True 4
12 1 2.0 False 4
13 0 1.0 False 4
14 1 0.0 True 5
15 2 1.0 False 5
16 1 2.0 False 5
17 0 1.0 False 5
18 1 0.0 True 6
19 0 1.0 False 6
添加回答
舉報
0/150
提交
取消