python - 统计列表中按 ID 分组的变化

Question

我有一个数据框 df，它看起来像这样:输出列是要计算的

ID       input     OUTPUT
1         A,B      1
1         B,C,D    2   
1         C        1
2         E,f      1
2         A,B,C    3
3         E        0

任何人都可以帮助我如何根据输入值计算输出列的变化，并且只要 ID 发生变化，即使列表的前一个元素不同，输出也将为零

第 1 行输出为 1，因为从 A 到 B 只有一个变化在 2 行中有两个变化，从 B 到 C 和 C 到 D。在第 2 行，它将是一个，因为最后一个列表的前一个元素是 D。当ID改变时我们不会与前一行进行比较，所以E到F只有1个变化

Answer 1

这是一种方法:

# get the last element from the previous row
prev_row = df.groupby('ID').input.shift().str.split(',').str[-1]

# concatenate with the next element, construct a set and
# count the amount of elements
df['OUTPUT'] = (prev_row.str.cat(df.input, sep=',')
                .fillna(df.input)
                .str.split(',')
                .map(set)
                .str.len()
                .sub(1))

print(df)

   ID  input  OUTPUT
0   1    A,B       1
1   1  B,C,D       2
2   1      C       1
3   2    E,f       1
4   2  A,B,C       3
5   3      E       0