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继续我之前的 Question我需要更多帮助。
数据框就像
time eve_id sub_id flag
0 5 2 0
1 5 2 0
2 5 2 1
3 5 2 1
4 5 2 0
5 4 25 0
6 4 30 0
7 5 2 1
我需要在标志从 0 变为 1 时计算 eve_id,并统计时间标志的 eve_id 为 1 到 1
输出看起来像这样
time flag count
0 0 2
2 1 2
4 0 3
有人可以帮我吗?
最佳答案
首先,我们制作了一个石斑鱼指示器,用于检查两行之间的差异
是否不等于
为0,这表明存在差异。
然后我们根据这个指标分组并使用agg
。从 pandas 0.25.0
开始,我们有 named aggregations
:
s = df['flag'].diff().ne(0).cumsum()
grpd = df.groupby(s).agg(time=('time', 'first'),
flag=('flag', 'first'),
count=('flag', 'size')).reset_index(drop=True)
输出
time flag count
0 0 0 2
1 2 1 2
2 4 0 3
3 7 1 1
如果 time
是您的索引,请使用:
grpd = df.assign(time=df.index).groupby(s).agg(time=('time', 'first'),
flag=('flag', 'first'),
count=('flag', 'size')).reset_index(drop=True)
注意:额外的行是因为最后一行和之前的行之间也存在差异
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