python - 基于多列的运行计数

Question

我想为每个“ID”中的“按钮”列(开始、停止)中的值创建一个运行计数。但是，“Button”值的任何更改或“ID”的更改都应重置运行计数。数据框如下:

data = pd.DataFrame({
'ID': ['A','A','B','B','C','C','C','C','C','D','E','E'], 
'Button': ['Start','Stop','Start','Stop','Start','Start','Stop','Start','Stop','Start','Start','Stop']
})

我可以根据“按钮”值创建运行计数，但不知道如何按“ID”对其进行分组。

data['runningCount'] = data.groupby(data['Button']).cumcount()+1

我正在寻找以下结果:

result = pd.DataFrame({
'ID': ['A','A','B','B','C','C','C','C','C','D','E','E'], 
'Button': ['Start','Stop','Start','Stop','Start','Start','Stop','Start','Stop','Start','Start','Stop'],
'Count': [1,1,1,1,1,2,1,1,1,1,1,1]})

Answer 1

你只需要用 shift 创建一个特定的键

s=data.groupby('ID').Button.apply(lambda x : (x!=x.shift()).cumsum())
data.groupby([data.ID,s]).cumcount()+1
Out[189]: 
0     1
1     1
2     1
3     1
4     1
5     2
6     1
7     1
8     1
9     1
10    1
11    1
dtype: int64

更多信息

data.groupby('ID').Button.apply(lambda x : (x!=x.shift()).cumsum())
Out[192]: 
0     1
1     2
2     1
3     2
4     1
5     1
6     2
7     3
8     4
9     1
10    1
11    2
Name: Button, dtype: int32