Python - 200万行表中的计数器

Question

例如，我有以下数据框:

Date                     Balance
2013-04-01 03:50:00         A
2013-04-01 04:00:00         A
2013-04-01 04:15:00         B
2013-04-01 04:15:00         B
2013-04-01 04:25:00         A
2013-04-01 04:25:00         A
2013-04-01 04:35:00         B
2013-04-01 04:40:00         B
2013-04-02 04:55:00         B
2013-04-02 04:56:00         A
2013-04-02 04:57:00         A
2013-04-03 10:30:00         A
2013-04-03 16:35:00         A
2013-04-03 20:40:00         A

我的目标是添加一列“计数器”，基本上显示 A 和 B 的数量平衡。因此，每次出现 A 时，计数器列都会增加一个值。每出现一次 B，计数器列就减少一个值。如果两个 A 在同一时间(同一日期)出现在连续的两行中，则两行的余额都应增加两倍(相同的推理适用于连续的 B 或 A 和 B 同时出现)。因此，数据框最终看起来像这样:

 Date                     Balance        Counter
2013-04-01 03:50:00         A               1
2013-04-01 04:00:00         A               2
2013-04-01 04:15:00         B               0
2013-04-01 04:15:00         B               0
2013-04-01 04:25:00         A               2
2013-04-01 04:25:00         A               2
2013-04-01 04:35:00         B               1
2013-04-01 04:40:00         B               0
2013-04-02 04:55:00         B              -1
2013-04-02 04:56:00         A               0
2013-04-02 04:57:00         A               1
2013-04-03 10:30:00         A               2
2013-04-03 16:35:00         A               3
2013-04-03 20:40:00         A               4

主要问题是dataframe有超过200万行，因此执行一个循环真的很耗时。有什么方法可以针对这个问题实现矢量化方法吗？

编辑(如果连续行上的日期不同，我能够编译一个运行良好的解决方案)。谁能帮我弄清楚其余的？

d = {'Date': ['2013-04-01 03:50:00', '2013-04-01 04:00:00','2013-04-01 
04:15:00','2013-04-01 04:15:00','2013-04-01 04:25:00',
'2013-04-01 04:25:00','2013-04-01 04:35:00','2013-04-01 04:40:00','2013-04- 
02 04:55:00','2013-04-02 04:56:00',         
'2013-04-02 04:57:00','2013-04-03 10:30:00','2013-04-03 16:35:00','2013-04- 
03 20:40:00'], 'Balance': ['A','A','B','B','A','A','B','B','B',                                                                                                
'A','A','A','A','A',]}

df = pd.DataFrame(data=d)

df['plus_minus'] = np.where(df.Balance == 'A', 1, -1)
df['Counter'] = df['plus_minus'].cumsum()

Answer 1

一种方法是按日期分组并对值求和。其累积总和为您提供该日期时间结束时的净值，然后我们可以按日期重新编制索引以将结果广播回主框架:

df['plus_minus'] = np.where(df.Balance == 'A', 1, -1)
by_dt = df["plus_minus"].groupby(df["Date"]).sum().cumsum()
df["Counter2"] = by_dt.reindex(df.Date).values

给我

                   Date Balance  Counter  plus_minus  Counter2
0   2013-04-01 03:50:00       A        1           1         1
1   2013-04-01 04:00:00       A        2           1         2
2   2013-04-01 04:15:00       B        0          -1         0
3   2013-04-01 04:15:00       B        0          -1         0
4   2013-04-01 04:25:00       A        2           1         2
5   2013-04-01 04:25:00       A        2           1         2
6   2013-04-01 04:35:00       B        1          -1         1
7   2013-04-01 04:40:00       B        0          -1         0
8   2013-04-02 04:55:00       B       -1          -1        -1
9   2013-04-02 04:56:00       A        0           1         0
10  2013-04-02 04:57:00       A        1           1         1
11  2013-04-03 10:30:00       A        2           1         2
12  2013-04-03 16:35:00       A        3           1         3
13  2013-04-03 20:40:00       A        4           1         4