我有一个 DataFrame，其中有一列名为“Current_Position”...我想在“Current_Position”的值等于 0 时将 Dataframe 分成几组...我希望 0 出现的行是当前组的最后一行。下一行将开始下一组。我该如何实现这个目标？ Current_Position0 21 42 23 04 25 06 27 08 19 210 011 212 113 014 115 216 117 018 119 0预期输出： 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
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您可以使用布尔索引来返回TrueorFalse一行是否等于零。要使其成为一组中的最后一个，请使用.shift()移动一行。然后，使用.cumsum(), 来获取组：
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
我们曾经
.shift()将数据向下移动一行。这允许具有值的行0成为组的最后一行而不是第一行。我们曾经用来
== 0转换为返回orGroup的布尔数据类型。布尔系列中的值本质上相当于or ，因此您可以在其上进行其他数学运算。例如，如果我们创建一个数据类型为“df['Group'] = np.where(df['Current Position'] ==”的返回或STRINGS的列，则您将无法执行这些数学运算0、“真”、“假”）。TrueFalse10.cumsum()sumobject'True''False'
下面将逻辑分解为三个步骤，因此可以很容易地可视化：
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
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