Python Pandas : Cumulative Sum based on multiple conditions

Question

我正在计算“第一”位置总计列(下表)的值，并希望使用多个条件来执行此操作。

我希望总“第一”位置能够反射(reflect)特定运动员赢得比赛的次数(截至特定日期)。

例如...见下文，当运动员 = Steve 且位置 = 1 时，Steve 的总第一位置增加 1。我想为所有运动员执行此操作。

我已经尝试过以下...

df['Total 1st Position'] = ((df['Position'] == '1') & (df['Athlete'] == df['Athlete'])).cumsum()

...但这仅返回 df['Position'] == '1' 次数​​的运行总和

我做错了什么？

Answer 1

你可以这样做:

df = your_file

df.loc[(df['Position'] == 1), 'firsts'] = 1
df=df.fillna(0)

df['Total 1st Position'] = (df['firsts']*df['Position']).groupby(df['Athlete']).cumsum()

如果我们通过此运行您的数据框，我们会得到以下结果:

   Race Day Athlete  Position  firsts  Total 1st Position
0     Day 1   Steve         1     1.0                 1.0
1     Day 1    Jane         2     0.0                 0.0
2     Day 1    Bill         3     0.0                 0.0
3     Day 2    Bill         1     1.0                 1.0
4     Day 2   Steve         2     0.0                 1.0
5     Day 2    Jane         3     0.0                 0.0
6     Day 3    Jane         1     1.0                 1.0
7     Day 3    Bill         2     0.0                 1.0
8     Day 3   Steve         3     0.0                 1.0
9     Day 4   Steve         1     1.0                 2.0
10    Day 4    Jane         2     0.0                 1.0
11    Day 4    Bill         3     0.0                 1.0