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我想创建以下数据框:
Index A B C
a 0 0 0
b 1 10 0
c -1 0 -10
d 1 20 0
e 0 0 0
f -1 0 -20
g 0 0 0
h 1 15 0
i -1 0 -15
A
和 B
已给出。 C
应通过函数生成,无需迭代。可能以这种方式:
def generate_C():
C = np.where(A == -1, << here prior value from B * -1 >>, 0)
df['C] = C
return df
我尝试通过 cumsum() 处理 B
和 C
列,但效果不佳。有什么建议吗?
最佳答案
您可以使用:
df.loc[df.A==-1, 'C'] = (-df.loc[df.A==1, 'B']).values
df.C.fillna(0, inplace=True)
print (df)
A B C
Index
a 0 0 0.0
b 1 10 0.0
c -1 0 -10.0
d 1 20 0.0
e 0 0 0.0
f -1 0 -20.0
关于python - cumsum() 在多个列上,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37607822/
我正在尝试在 pandas 中找到一个矢量化解决方案,该解决方案在电子表格中很常见,即在基于实际 cumsum 的结果跳过或设置固定值的情况下进行 cumsum。我有以下内容: A 1 0
假设我有一个距离数组 x=[1,2,1,3,3,2,1,5,1,1]。 我想从 x 中获取索引,其中 cumsum 达到 10,在本例中,idx=[4,9]。 所以 cumsum 在满足条件后重新启动
每当超过给定的 cumsum 阈值时,我需要有关对连续行进行分组的帮助。当超过此阈值时,也应重新启动 cumsum(为零),如下所示: Index Values Regular CumS
我对 python 还很陌生。我尝试对每个客户进行累积总和,以查看相应的不活动月份(标志:1 或 0)。因此,当我们有 0 时,需要重置 1 的累积和。当我们有新客户端时,也需要重置。请参阅下面的示例
我要重置 cumsum在一个向量上,当它达到某个值时。 例如。对于以下向量: v <- c(3, 5, 2, 5, 3, 4, 5, 3, 1, 4) 预期输出为: c(0, 0, 10, 0, 0,
我正在尝试使用reduce函数在python中编写累积和的版本。这是到目前为止我的代码: from functools import reduce def my_cum_sum(arg): r
问题:给定一个二叉搜索树,其中的键是数字,我们将定义操作“cumsum”(累积和的简写),它切换树中每个节点的键所有小于或等于它的键的总和。 例如, 在这个例子中, 根中的键 5 切换为值 10:根中
我是 pandas 的新手,我可以将 cumsum 添加为 df.cumsum(axis=1) y0 y1 y2 0 2 3 4 1 2 2 3 2 0 0
我有一个正数向量,使得 - 如果数字大于或等于 1,则相加 - 如果数字小于 1,则乘以累积和。 例如 > set.seed(0) > x x [1] 3.0 0.9 0.9 1.0 3.0 0.
我想计算cumsum从每次运行信号开始的某个值,其中 signal == 1 . 示例数据: set.seed(123) df head(df,12) Date value sig
这个问题在这里已经有了答案: Cumsum with reset when 0 is encountered and by groups (2 个回答) Cumulative sum that res
dict={"asset":["S3","S2","E4","E1","A6","A8"], "Rank":[1,2,3,4,5,6],"number_of_attributes":[2,1,2,2,
这个问题在这里已经有了答案: Restart cumsum and get index if cumsum more than value (3 个答案) 关闭 2 年前。 我想在每次超过阈值 10
我想修改 cumsum 函数。我想将负值更改为 0。并且当有一个不同于 0 的新 D 值时,则使用 D-S。 下面的例子: TD % group_by(product) %>% mutate(res
是否可以在一列中迭代使用 cumsum() 并在另一列上以开始 - 停止为条件: 给定数据帧 df 和一列 X 其中值是递增的。 cumsum() 应在达到 10 或 10 的倍数时停止(例如 20、
带有数据框: df <- data.frame(id = rep(1:3, each = 5) , hour = rep(1:5, 3)
In [46]: d = np.random.randn(10, 1) * 2 In [47]: df = pd.DataFrame(d.astype(int), columns=['data'])
我目前正在尝试创建一个累积总和列,该列将根据 Game_ID 创建一个累积总和,但一次只计算与 Game_ID 相关的值。例如,玩家 A 在 Game_ID == 1 中拍摄 20 次,在 Game_
我正在尝试计算每组从最后一行到第一行的cumsum。 示例数据: t1 ts var val val2 1 a 0 2 2 a 0 2 3 a 0
我有一个矩阵,例如: A= [ 1 2 3 4 3 5 6 6 4 1 2 3 ] 我想以另一个矩阵(或数据框)的形式获取列的累积和。例如,这个矩阵会给出: B= [1 2 3 4
我是一名优秀的程序员,十分优秀!