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给定以下 DataFrame。当一天中出现两个连续的 “y”
时,如何添加一个显示 True
for the rest of the day 的新列val
列(否则 False
)。
This接近但 True
应该在看到条件后的这一天的每一行。
代码
df_so = pd.DataFrame(
{
"val": list("yynnnyyynn")
},
index=pd.date_range(start="1/1/2018", periods=10, freq="6h"),
)
val
2018-01-01 00:00:00 y
2018-01-01 06:00:00 y
2018-01-01 12:00:00 n
2018-01-01 18:00:00 n
2018-01-02 00:00:00 n
2018-01-02 06:00:00 y
2018-01-02 12:00:00 y
2018-01-02 18:00:00 y
2018-01-03 00:00:00 n
2018-01-03 06:00:00 n
期望的输出
val out
2018-01-01 00:00:00 y False
2018-01-01 06:00:00 y False
2018-01-01 12:00:00 n True
2018-01-01 18:00:00 n True
2018-01-02 00:00:00 n False
2018-01-02 06:00:00 y False
2018-01-02 12:00:00 y False
2018-01-02 18:00:00 y True
2018-01-03 00:00:00 n False
2018-01-03 06:00:00 n False
最佳答案
您可以使用 cummax
来检查条件在过去的某个时间点是否成立:
target = 2
df_so['out'] = (df_so['val'].eq('y')
.groupby(df_so.index.normalize())
.transform(lambda x: x.rolling(target).sum().shift().eq(target).cummax())
)
输出:
val out
2018-01-01 00:00:00 y False
2018-01-01 06:00:00 y False
2018-01-01 12:00:00 n True
2018-01-01 18:00:00 n True
2018-01-02 00:00:00 n False
2018-01-02 06:00:00 y False
2018-01-02 12:00:00 y False
2018-01-02 18:00:00 y True
2018-01-03 00:00:00 n False
2018-01-03 06:00:00 n False
关于python - 如果相同的连续值,则按一天的剩余时间分组以显示 True,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/73707204/
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给定以下mysql结果集: id code name importance '1234', 'ID-CS-B', 'Chocolate Sauce'
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java中用stream进行去重,排序,分组 一、distinct 1. 八大基本数据类型 List collect = ListUtil.of(1, 2, 3, 1, 2).stream().fil
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