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阿罗哈,
我有以下数据框
stores = [1,2,3,4,5]
weeks = [1,1,1,1,1]
df = pd.DataFrame({'Stores' : stores,
'Weeks' : weeks})
df = pd.concat([df]*53)
df['Weeks'] = df['Weeks'].add(df.groupby('Stores').cumcount())
df['Target'] = np.random.randint(400,600,size=len(df))
df['Actual'] = np.random.randint(350,800,size=len(df))
df['Variance %'] = (df['Target'] - df['Actual']) / df['Target']
df.loc[df['Variance %'] >= 0.01, 'Status'] = 'underTarget'
df.loc[df['Variance %'] <= 0.01, 'Status'] = 'overTarget'
df['Status'] = df['Status'].fillna('atTarget')
df.sort_values(['Stores','Weeks'],inplace=True)
这给了我以下内容
打印(df.head())
Stores Weeks Target Actual Variance % Status
0 1 1 430 605 -0.406977 overTarget
0 1 2 549 701 -0.276867 overTarget
0 1 3 471 509 -0.080679 overTarget
0 1 4 549 378 0.311475 underTarget
0 1 5 569 708 -0.244288 overTarget
0 1 6 574 650 -0.132404 overTarget
0 1 7 466 623 -0.336910 overTarget
现在我想做的是对超出或低于目标的商店进行累积计数,但在状态更改时重置。
我认为这将是执行此操作的最佳方法(以及此方法的许多变体),但这不会重置计数器。
s = df.groupby(['Stores','Weeks','Status'])['Status'].shift().ne(df['Status'])
df['Count'] = s.groupby(df['Stores']).cumsum()
我的逻辑是按相关列进行分组,然后执行 != 移位来重置累积和
当然,我已经搜索了很多不同的问题,但我似乎无法弄清楚这一点。有人愿意向我解释解决这个问题的最佳方法是什么吗?
我希望这里的一切都是清晰且可重现的。如果您需要任何其他信息,请告诉我。
预期输出
Stores Weeks Target Actual Variance % Status Count
0 1 1 430 605 -0.406977 overTarget 1
0 1 2 549 701 -0.276867 overTarget 2
0 1 3 471 509 -0.080679 overTarget 3
0 1 4 549 378 0.311475 underTarget 1 # Reset here as status changes
0 1 5 569 708 -0.244288 overTarget 1 # Reset again.
0 1 6 574 650 -0.132404 overTarget 2
0 1 7 466 623 -0.336910 overTarget 3
最佳答案
通过cumsum
创建 key 后尝试pd.Series.groupby()
s=df.groupby('Stores')['Status'].apply(lambda x : x.ne(x.shift()).ne(0).cumsum())
df['Count']=df.groupby([df.Stores,s]).cumcount()+1
关于python - 多列上的 Pandas cumsum + cumcount,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55494872/
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