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我正在寻找最有效的方法来查找 True
column A
中的值是自上次以来第一次出现 True
column B
中的值.
在此示例中,预期输出为 column C
.
示例 1:
df = pd.DataFrame({
'A': [False, False, True, False, True, False, True, False, True],
'B': [True, False, False, False, False, True, False, False, False],
'C': [False, False, True, False, False, False, True, False, False]
})
示例 2:
df = pd.DataFrame({
'A': [True, False, False, True, False, True, False, True, False],
'B': [False, True, False, False, False, False, True, False, False],
'C': [False, False, False, True, False, False, False, True, False]
})
示例 3:
在这里你可以找到一个 .csv file with a bigger example
最佳答案
您可以对“B”列的累积总和使用 groupby
操作,按照您描述的方式对数据框进行分组。然后您可以使用 idxmax
获取列“A”中每个首次出现的索引。获得这些索引后,您可以创建新列“C”。
使用 idxmax
是一个小技巧,因为我们实际上对最大值不感兴趣,因为“A”列只有 True
和 False
作为它的值。 idxmax
将返回最大值的第一次出现的索引(在这种情况下,True
在每个组中第一次出现),它是我们特别感兴趣的内容。
df = pd.DataFrame({
'A': [False, False, True, False, True, False, True, False, True],
'B': [True, False, False, False, False, True, False, False, False],
})
# get a dataframe of the position of the max as well as the max value
indices_df = df["A"].groupby(df["B"].cumsum()).agg(["idxmax", "max"])
# mask to filter out the 0th group
skip_0th = (indices_df.index > 0)
# mask to filter out groups who do not have True as a value
groups_with_true = (indices_df["max"] == True)
# combine masks and retrieve the appropriate index
indices = indices_df.loc[skip_0th & groups_with_true, "idxmax"]
df["C"] = False
df.loc[indices, "C"] = True
print(df)
A B C
0 False True False
1 False False False
2 True False True
3 False False False
4 True False False
5 False True False
6 True False True
7 False False False
8 True False False
针对示例 2 进行了更新。
我们可以通过对索引系列进行切片以排除索引为 0 的任何条目来解决此问题(例如,标签从 1 切片到末尾)。这是有效的,因为我们的 groupby
操作根据 .cumsum
分配基于整数的标签。在示例 1 中,最小的索引标签将为 1(因为“B”列中的第一个值为 True)。而在示例 2 中,最小的索引标签将为 0。由于我们不希望 0 影响我们的结果,我们可以简单地将它从我们的 indices
中切掉。
当我们在对我们的 indices
系列执行切片后分配“C”时,我们将适本地忽略列“B”中第一次出现 True 之前的所有值。
不过文字已经够多了,让我们看一些代码。
示例 1
print(indices)
1 2
2 6
# Slicing here doesn't change anything, since indices does not have
# a value corresponding to label position 0
indices = indices.loc[1:]
print(indices)
1 2
2 6
示例 2
print(indices)
0 0
1 3
2 7
# we don't want to include the value from label position 0 in `indices`
# so we can use slicing to remove it
indices = indices.loc[1:]
print(indices)
1 3
2 7
关于python - 在 pandas df 中查找 A 列中的 True 值是否是他自 B 列中最后一个 True 以来的第一次出现,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/70174822/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!