python - 如果条件适用于后续行和分组依据，则 Pandas 适用

Question

我有以下 Pandas 数据框

      id  dist    ds
0      0     0     0
5      1     0     0
7      2     0     0
1      3   347   347
8      4   370    23
2      5   111  -259
9      6   115     4
3      7   222   107
4      8   898   676
11     9  2830  1932
10    10  1004 -1826
12    11  2315  1311
5244  12   556 -1759
4891  13  2111  1555
4890  14  2111     0
5268  15  4783  2672
5271  16   224 -4559
5270  17   222    -2

在上面，ds 列提供了 dist 的两个后续行之间的差异。 .比如id为4的那一行，ds就是23，也就是370-347。
我必须在名为 gid 的第 4 列中获取所有 id 作为列表，该列与以下条件匹配:

如果abs(ds) value 大于 0 且小于 1000，然后将 id 作为列表附加到第 4 列。

对于每个后续行检查 abs(ds)如果是 greater than 0 and less than 1000 ，然后附加 id至 4th column - gid .

如果abs(ds)是 greater than 1000 ，然后将 id 附加到 gid 列。下面给出了一个预期输出示例。

       id  dist    ds    gid
 0      0     0     0    0,1,2,3,4,5,6,7,8
 5      1     0     0    0,1,2,3,4,5,6,7,8
 7      2     0     0    0,1,2,3,4,5,6,7,8
 1      3   347   347    0,1,2,3,4,5,6,7,8
 8      4   370    23    0,1,2,3,4,5,6,7,8
 2      5   111  -259    0,1,2,3,4,5,6,7,8
 9      6   115     4    0,1,2,3,4,5,6,7,8
 3      7   222   107    0,1,2,3,4,5,6,7,8
 4      8   898   676    0,1,2,3,4,5,6,7,8
 11     9  2830  1932    9
 10    10  1004 -1826    10
 12    11  2315  1311    11
 5244  12   556 -1759    12
 4891  13  2111  1555    13,14
 4890  14  2111     0    13,14
 5268  15  4783  2672    15
 5271  16   224 -4559    16
 5270  17   222    -2    17

我尝试使用 iterrows 和 shift 的组合，但很快我意识到我一次只关注一行，而 shift 不起作用。
我尝试设置 if 条件并用 id 填充数组，稍后我可以将其作为列附加到数据框，但我无法用后续行的值填充前一行。
我如何获得所需的输出。

Answer 1

您可以通过 .cumsum() 创建满足条件的组.然后，使用 df.groupby() 在新创建的组上并使用 .transform() 将 id 的聚合列表广播回组内的每一行，如下所示:

m_group = df['ds'].abs().ge(1000).cumsum()      # Groups for conditions 
df['gid'] = (df.groupby(m_group)['id']
               .transform(lambda x: ','.join(x.astype(str).values)))

输出:

      id  dist    ds                gid
0      0     0     0  0,1,2,3,4,5,6,7,8
5      1     0     0  0,1,2,3,4,5,6,7,8
7      2     0     0  0,1,2,3,4,5,6,7,8
1      3   347   347  0,1,2,3,4,5,6,7,8
8      4   370    23  0,1,2,3,4,5,6,7,8
2      5   111  -259  0,1,2,3,4,5,6,7,8
9      6   115     4  0,1,2,3,4,5,6,7,8
3      7   222   107  0,1,2,3,4,5,6,7,8
4      8   898   676  0,1,2,3,4,5,6,7,8
11     9  2830  1932                  9
10    10  1004 -1826                 10
12    11  2315  1311                 11
5244  12   556 -1759                 12
4891  13  2111  1555              13,14
4890  14  2111     0              13,14
5268  15  4783  2672                 15
5271  16   224 -4559              16,17
5270  17   222    -2              16,17