python - 如何向量化 pandas 数据框中的比较？

Question

我有一部分数据帧df，如下所示:

| nr | Time | Event |
|----|------|-------|
| 70 | 8    |       |
| 70 | 0    |       |
| 70 | 0    |       |
| 74 | 52   |       |
| 74 | 12   |       |
| 74 | 0    |       |

我想将事件分配到最后一列。第一个条目默认为 1。

If Time[i] < 7 and nr[i] != nr[i-1], then Event[i]=Event[i-1]+1. 

If Time[i] < 7 and nr[i] = nr[i-1], then Event[i]=Event[i-1]

If Time[i] > 7 then Event[i]=Event[i-1]+1. 

如何有效地对其进行矢量化？我想避免循环。

Answer 1

在条件定义中，您将输出定义为依赖于过去的输入。通常这需要迭代。但是，如果您对输出的看法有点不同，而只是考虑值的变化(1 或 0)，则可以使用 numpy.select 对其进行矢量化.

一般来说:

• 如果满足第一个条件，则将系列增加 1
• 如果满足第二个条件，则系列保持不变
• 否则，将系列增加 1

---

t = df.Time.lt(7)
n = df.nr.ne(df.nr.shift())

o = np.select([t & n, t & ~n], [1, 0], 1)
o[0] = 1                               # You say first value is 1
df.assign(Event=o.cumsum())

   nr  Time  Event
0  70     8      1
1  70     0      1
2  70     0      1
3  74    52      2
4  74    12      3
5  74     0      3