python - Pandas:只要条件持续存在并且某个值出现在另一列中，就将值分配给一列-6ren

python - Pandas:只要条件持续存在并且某个值出现在另一列中，就将值分配给一列

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-01 08:58:20

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我有一个数据帧，其中包含某个条件、该条件连续发生次数的计数器以及某个值，如下所示:

         date                condition         count        Value1    Value2
    01,01,2018 08:00             A               1            0         0
    01,01,2018 08:01             A               2            0         0
    01,01,2018 08:02             A               3            0         0
    01,01,2018 08:03             B               1            1         1
    01,01,2018 08:04             B               2            0         1
    01,01,2018 08:05             B               3            0         1
    01,01,2018 08:06             B               4            0         0
    01,01,2018 08:07             C               1            0         0
    01,01,2018 08:08             C               2            0         0
    01,01,2018 08:09             C               3            0         0
    01,01,2018 08:10             C               4            0         0
    01,01,2018 08:11             C               5            0         0
    01,01,2018 08:12             A               1            0         0
    01,01,2018 08:13             A               2            0         0
    01,01,2018 08:14             B               1            0         0
    01,01,2018 08:15             B               2            0         1
    01,01,2018 08:16             B               3            0         1
    01,01,2018 08:17             C               1            0         0

我想添加另一列“error”，在以下条件下其值为 1:
如果 count=1 时 value1=1 且条件=B，则只要 value2=1，就分配 error=1。

它应该看起来像:

         date                condition         count        Value1    Value2    error 
    01,01,2018 08:00             A               1            0         0        0
    01,01,2018 08:01             A               2            0         0        0
    01,01,2018 08:02             A               3            0         0        0
    01,01,2018 08:03             B               1            1         1        1
    01,01,2018 08:04             B               2            0         1        1
    01,01,2018 08:05             B               3            0         1        1
    01,01,2018 08:06             B               4            0         0        0
    01,01,2018 08:07             C               1            0         0        0
    01,01,2018 08:08             C               2            0         0        0
    01,01,2018 08:09             C               3            0         0        0
    01,01,2018 08:10             C               4            0         0        0
    01,01,2018 08:11             C               5            0         0        0
    01,01,2018 08:12             A               1            0         0        0
    01,01,2018 08:13             A               2            0         0        0
    01,01,2018 08:14             B               1            0         0        0
    01,01,2018 08:15             B               2            0         1        0
    01,01,2018 08:16             B               3            0         1        0
    01,01,2018 08:17             C               1            0         0        0

请注意，条件 B 第二次发生时，value1 永远不会等于 1，因此即使 value2=1 也不会出现错误。

我尝试过以下方法:

df['error']=np.where(((df['value1']==1) & (df['condition']=='B') & df['value2']==1)) | ((df['error'].shift(1)=='1')&(df['value2']==1))),'1', 0)

但它给了我关键错误，因为我在 where 条件中调用 df['error'].shift(1)=='1' 而列本身“不”还存在”。任何想法？预先感谢您的帮助!

最佳答案

用途:

#conditions
mask = (df['Value1']==1) & (df['condition']=='B') & (df['Value2']==1)
#series for unique consecutive values
a = df['Value2'].ne(df['Value2'].shift()).cumsum()
#per each consecutive group cal cumulative sum, convert to boolean and then to integers
df['error'] = mask.groupby(a).cumsum().astype(bool).astype(int)
print (df)
                date condition  count  Value1  Value2  error
0   01,01,2018 08:00         A      1       0       0      0
1   01,01,2018 08:01         A      2       0       0      0
2   01,01,2018 08:02         A      3       0       0      0
3   01,01,2018 08:03         B      1       1       1      1
4   01,01,2018 08:04         B      2       0       1      1
5   01,01,2018 08:05         B      3       0       1      1
6   01,01,2018 08:06         B      4       0       0      0
7   01,01,2018 08:07         C      1       0       0      0
8   01,01,2018 08:08         C      2       0       0      0
9   01,01,2018 08:09         C      3       0       0      0
10  01,01,2018 08:10         C      4       0       0      0
11  01,01,2018 08:11         C      5       0       0      0
12  01,01,2018 08:12         A      1       0       0      0
13  01,01,2018 08:13         A      2       0       0      0
14  01,01,2018 08:14         B      1       0       0      0
15  01,01,2018 08:15         B      2       0       1      0
16  01,01,2018 08:16         B      3       0       1      0
17  01,01,2018 08:17         C      1       0       0      0

关于python - Pandas:只要条件持续存在并且某个值出现在另一列中，就将值分配给一列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52647318/

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