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我有以下数据框:
p l w s_w v
1 1 1 1 2
1 1 2 1 2
1 1 3 0 5
1 1 4 1 5
1 1 5 1 5
2 1 1 1 1
2 1 2 0 2
2 1 3 0 3
2 1 4 0 4
2 1 5 1 5
2 1 6 1 4
我想有一个新专栏如果 s_w 的值为 1,则在每一行中,它的值是前两行中的 sum(v) (不一定连续),其中 s_w==1和 sum(v) 对于接下来的两行(不一定是连续的),再次是 s_w==1 所以 sum(v) + sum(v)。
我对之间的任何数量的零不感兴趣
因此结果数据框如下所示:
p l w s_w v c_s
1 1 1 1 2 Null
1 1 2 1 2 Null
1 1 3 0 5 Null
1 1 4 1 5 10
1 1 5 1 5 13
2 1 1 1 1 19
2 1 2 0 2 Null
2 1 3 0 3 Null
2 1 4 0 4 Null
2 1 5 1 5 Null
2 1 6 1 4 Null
最后两行的值会为Null,因为后面没有两个1(n 其他单词前后求和,只有前后两行有两个1(不一定连续,否则为Null)
对原始问题的新编辑:
对于每组 P,l 如果仅检查列中的值为 1,则在 s_w 列和前两行的 sum(v) 中找到上述模式,其中 s_w==1(不一定连续)并且求和(v) 以下两行,其中 s_w==1(不一定连续)
p l w s_w check v
1 1 1 1 0 2
1 1 2 1 0 2
1 1 3 0 0 5
1 1 4 1 0 5
1 1 5 1 1 5
2 1 1 1 0 1
2 1 2 0 0 2
2 1 3 0 0 3
2 1 4 0 0 4
2 1 5 1 0 5
2 1 6 1 0 4
最佳答案
想法是用 1
过滤行,并使用 rolling sum
和移位值来正确对齐:
s = df.loc[df['s_w'].eq(1), 'v']
df['c_s'] = s.rolling(2).sum().shift().add(s.iloc[::-1].rolling(2).sum().shift())
print (df)
p l w s_w v c_s
0 1 1 1 1 2 NaN
1 1 1 2 1 2 NaN
2 1 1 3 0 5 NaN
3 1 1 4 1 5 10.0
4 1 1 5 1 5 13.0
5 2 1 1 1 1 19.0
6 2 1 2 0 2 NaN
7 2 1 3 0 3 NaN
8 2 1 4 0 4 NaN
9 2 1 5 1 5 NaN
10 2 1 6 1 4 NaN
另一个想法:
df['c_s'] = s.shift(-1).add(s.shift(-2)).add(s.shift(2)).add(s.shift(1))
编辑:
每组的解决方案:
s = df[df['s_w'].eq(1)]
f = lambda x: x.rolling(2).sum().shift()
df['c_s'] = s.groupby(['p','l'])['v'].apply(f).add(s.iloc[::-1].groupby(['p','l'])['v'].apply(f))
g = df[df['s_w'].eq(1)].groupby(['p','l'])['v']
df['c_s'] = g.shift(-1).add(g.shift(-2)).add(g.shift(2)).add(g.shift(1))
关于python - 根据 Pandas 中的前后行计算一行中的值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/67804103/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!