python 填充分组变量panda Dataframe

ylamdve6 于 2023-01-04 发布在 Python

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我有一个panda Dataframe ，它有一个名为doc_ID的id列和一个布尔列，如果某个值低于某个阈值，布尔列就会报告，如下所示：

df = pd.DataFrame({'doc_ID': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3],
                  'below_threshold': [False, False, False, False, True, False, False, True, False, False,
                                     False, False, False, False, False, False, False, True, False, False]})

我尝试在每个doc_ID中创建一个新的分组ID，它将从第一个False值开始按顺序扩展，直到并包括第一个True值。

doc_ID  below_threshold  new_group
0        1            False          1
1        1            False          1
2        1            False          1
3        1            False          1
4        1             True          1
5        1            False          2
6        2            False          3
7        2             True          3
8        2            False          4
9        2            False          4
10       2            False          4
11       2            False          4
12       3            False          5
13       3            False          5
14       3            False          5
15       3            False          5
16       3            False          5
17       3             True          5
18       3            False          6
19       3            False          6

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/74992017/fill-grouping-variable-pandas-dataframe

1条答案

按热度按时间

jq6vz3qz1#

IIUC，使用：

m1 = ~df['below_threshold']
m2 = df.groupby('doc_ID')['below_threshold'].shift(fill_value=True)
df['new_group'] = (m1&m2).cumsum()

输出：

doc_ID  below_threshold  new_group
0        1            False          1
1        1            False          1
2        1            False          1
3        1            False          1
4        1             True          1
5        1            False          2
6        2            False          3
7        2             True          3
8        2            False          4
9        2            False          4
10       2            False          4
11       2            False          4
12       3            False          5
13       3            False          5
14       3            False          5
15       3            False          5
16       3            False          5
17       3             True          5
18       3            False          6
19       3            False          6

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