python - Pandas:在条件后创建指示列

Question

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
   'cond': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B','B', 'B', 'B', 'B', 'B','B','B'],
   'Array':  ['S', 'S', 'TT', 'TT','S', 'S', 'TT', 'TT','S', 'S', 'TT', 'TT','S', 'S', 'TT', 'TT','SS','TT'],
   'Area': [3.0, 2.0, 2.88, 1.33,  2.44, 1.25, 1.53, 1.0, 0.156, 2.0, 2.4, 6.3, 6.9, 9.78, 10.2, 3.0, 16.0, 19.0]
})
print(df)

我正在尝试制作一个指示器列，指示特定大小的区域是否已经发生。例如，如果条件。是 A，那么我想指出第一次面积 <=1.5(以及之后的所有数据点)，并且如果 cond.是 B，则表示第一次面积 >10(以及之后的所有点)。最终结果应如下所示:

   cond Array    Area   Indicator
0     A     S   3.000        0
1     A     S   2.000        0
2     A    TT   2.880        0
3     A    TT   1.330        1
4     A     S   2.440        1
5     A     S   1.250        1
6     A    TT   1.530        1
7     A    TT   1.000        1
8     A     S   0.156        1
9     B     S   2.000        0
10    B    TT   2.400        0
11    B    TT   6.300        0
12    B     S   6.900        0
13    B     S   9.780        0
14    B    TT  10.200        1
15    B    TT   3.000        1
16    B    SS  16.000        1
17    B    TT  19.000        1

我查看的许多其他示例都是指示 A 的面积是否 <=1.5，或者指示它第一次发生，但不指示它第一次发生并指示之后的所有数据点。这个想法是，一旦我的状况达到某个区域，它就会进入一个不同的“阶段”，我试图指出“A”何时进入并停留在该阶段(以及 B 的等效阶段)。

Answer 1

您可以编写条件，然后按 cond 分组并使用 cumsum + clip:

mask = (df['cond'].eq('A') & df['Area'].lt(1.5)) | (df['cond'].eq('B') & df['Area'].gt(10))
df['Indicator'] = mask.groupby(df['cond']).cumsum().clip(0, 1)

输出:

>>> df
   cond Array    Area  Indicator
0   A    S     3.000   0        
1   A    S     2.000   0        
2   A    TT    2.880   0        
3   A    TT    1.330   1        
4   A    S     2.440   1        
5   A    S     1.250   1        
6   A    TT    1.530   1        
7   A    TT    1.000   1        
8   A    S     0.156   1        
9   B    S     2.000   0        
10  B    TT    2.400   0        
11  B    TT    6.300   0        
12  B    S     6.900   0        
13  B    S     9.780   0        
14  B    TT    10.200  1        
15  B    TT    3.000   1        
16  B    SS    16.000  1        
17  B    TT    19.000  1