numpy 回填数据，条件是在当前位置之前有1 < =2行

jvlzgdj9 于 9个月前发布在其他

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df = pd.DataFrame(
{ 
    "group":          [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1], 
    "value":          [0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0,0, 0, 1, 1], 
    "desiredResult":  [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0,0, 0, 1, 1], 
 })

字符串

的数据
这里我的目标是基于两个条件来生成bfill（）：

bfill（）仅当“组” 具有1时

in**“value”，bfill（）仅当距离当前位置两行或更少**1时才返回

ex.

values[2：5] ==>我们要回填desiredResult[2：5]中的1，因为在距离当前位置两行的地方有一个1，也就是values[5]
values[5：7] ==>我们要回填desiredResult[5：7]中的1，因为在距离当前位置1行的地方有一个1，也就是values[7]
values[11：14] ==>我们要回填desiredResult[11：14]中的1，因为在距离当前位置两行的地方有一个1，也就是values[14]
values[17：20] ==>我们要回填desiredResult[17：20]中的1，因为在距离当前位置两行的地方有一个1，也就是values[20]
values [24：25] =此处不会发生任何事情，因为1位于离values[24]大约3行的位置

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/77770672/back-fill-data-on-the-condition-that-there-is-a-1-located-2-rows-previously-to

1条答案

按热度按时间

ukxgm1gy1#

您可以在value中形成以1结尾的组，使用groupby.transform检查组大小，并使用它将0 s替换为1：

N = 2
g = df.loc[::-1, 'value'].eq(1).cumsum()
m1 = df.groupby(g).transform('size').le(N+1)
m2 = df['group'].eq(1) & df['value'].eq(0)

df.loc[m1&m2, 'value'] = 1

字符串

注意：如果你想要一个新列，用df['out'] = df['value'].mask(m1&m2, 1)替换df.loc[m1&m2, 'value'] = 1。*

输出量：

group  value  desiredResult
0       0      0              0
1       1      1              1
2       1      1              1
3       1      1              1
4       1      1              1
5       1      1              1
6       1      1              1
7       1      1              1
8       0      0              0
9       0      0              0
10      0      0              0
11      1      1              1
12      1      1              1
13      1      1              1
14      1      1              1
15      0      0              0
16      0      0              0
17      1      1              1
18      1      1              1
19      1      1              1
20      1      1              1
21      1      0              0
22      1      0              0
23      1      0              0
24      1      1              1
25      1      1              1

型
中间体和输出作为新色谱柱：

group  value  desiredResult   g     m1     m2  out
0       0      0              0  10   True  False    0
1       1      1              1  10   True  False    1
2       1      1              1   9   True  False    1
3       1      0              1   8   True   True    1
4       1      0              1   8   True   True    1
5       1      1              1   8   True  False    1
6       1      0              1   7   True   True    1
7       1      1              1   7   True  False    1
8       0      0              0   6  False  False    0
9       0      0              0   6  False  False    0
10      0      0              0   6  False  False    0
11      1      1              1   6  False  False    1
12      1      0              1   5   True   True    1
13      1      0              1   5   True   True    1
14      1      1              1   5   True  False    1
15      0      0              0   4   True  False    0
16      0      0              0   4   True  False    0
17      1      1              1   4   True  False    1
18      1      0              1   3   True   True    1
19      1      0              1   3   True   True    1
20      1      1              1   3   True  False    1
21      1      0              0   2  False   True    0
22      1      0              0   2  False   True    0
23      1      0              0   2  False   True    0
24      1      1              1   2  False  False    1
25      1      1              1   1   True  False    1

型

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