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我有一个包含货币交易记录的数据框(称之为 txn_df
),以下是此问题中的重要列:
txn_year txn_month custid withdraw deposit
2011 4 123 0.0 100.0
2011 5 123 0.0 0.0
2011 6 123 0.0 0.0
2011 7 123 50.1 0.0
2011 8 123 0.0 0.0
还假设我们这里有多个客户。 withdraw
和 deposit
两者的值都为 0.0 表示没有发生任何交易。我想要做的是生成一个新列,指示自发生交易以来已经发生了多少个月。类似这样的东西:
txn_year txn_month custid withdraw deposit num_months_since_last_txn
2011 4 123 0.0 100.0 0
2011 5 123 0.0 0.0 1
2011 6 123 0.0 0.0 2
2011 7 123 50.1 0.0 3
2011 8 123 0.0 0.0 1
到目前为止,我能想到的唯一解决方案是在 withdraw
和 deposit
的值 > 0.0,但我无法从那里继续。
最佳答案
解决这个问题的一种方法,
df['series'] = df[['withdraw','deposit']].ne(0).sum(axis=1)
m = df['series']>=1
正如@Chris A 评论的那样,
m = df[['withdraw','deposit']].gt(0).any(axis=1) #replacement for above snippet,
df['num_months_since_last_txn'] = df.groupby(m.cumsum()).cumcount()
df.loc[df['num_months_since_last_txn']==0,'num_months_since_last_txn']=(df['num_months_since_last_txn']+1).shift(1).fillna(0)
print df
输出:
txn_year txn_month custid withdraw deposit
0 2011 4 123 0.0 100.0
1 2011 5 123 0.0 0.0
2 2011 6 123 0.0 0.0
3 2011 7 123 50.1 0.0
4 2011 8 123 0.0 0.0
txn_year txn_month custid withdraw deposit num_months_since_last_txn
0 2011 4 123 0.0 100.0 0.0
1 2011 5 123 0.0 0.0 1.0
2 2011 6 123 0.0 0.0 2.0
3 2011 7 123 50.1 0.0 3.0
4 2011 8 123 0.0 0.0 1.0
解释:
ne
和求和以获取二进制值。groupby
、cumsum
、cumcount
从 0,1,2...n 创建系列。 .loc
重新排列 0
的值>注意:可能是我添加了更复杂的内容来解决这个问题。但它会给你一个想法和方法来解决这个问题。
考虑客户ID的解决方案,
df=df.sort_values(by=['custid','txn_month'])
mask=~df.duplicated(subset=['custid'],keep='first')
m = df[['withdraw','deposit']].gt(0).any(axis=1)
df['num_months_since_last_txn'] = df.groupby(m.cumsum()).cumcount()
df.loc[df['num_months_since_last_txn']==0,'num_months_since_last_txn']=(df['num_months_since_last_txn']+1).shift(1)
df.loc[mask,'num_months_since_last_txn']=0
示例输入:
txn_year txn_month custid withdraw deposit
0 2011 4 123 0.0 100.0
1 2011 5 123 0.0 0.0
2 2011 4 1245 0.0 100.0
3 2011 5 1245 0.0 0.0
4 2011 6 123 0.0 0.0
5 2011 7 1245 50.1 0.0
6 2011 7 123 50.1 0.0
7 2011 8 123 0.0 0.0
8 2011 6 1245 0.0 0.0
9 2011 8 1245 0.0 0.0
示例输出:
txn_year txn_month custid withdraw deposit num_months_since_last_txn
0 2011 4 123 0.0 100.0 0.0
1 2011 5 123 0.0 0.0 1.0
4 2011 6 123 0.0 0.0 2.0
6 2011 7 123 50.1 0.0 3.0
7 2011 8 123 0.0 0.0 1.0
2 2011 4 1245 0.0 100.0 0.0
3 2011 5 1245 0.0 0.0 1.0
8 2011 6 1245 0.0 0.0 2.0
5 2011 7 1245 50.1 0.0 3.0
9 2011 8 1245 0.0 0.0 1.0
考虑客户 ID 的说明,
关于python - Pandas - 自上次交易以来的计数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52494999/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!