非零值的条件总和

作者：mobiledu2502890451 | 来源：互联网 | 2023-10-10 13:13

我有一个如下所示的daraframe：DatetimeDataFn018747.38541711275.

我有一个如下所示的 daraframe：

Datetime Data Fn 0 18747.385417 11275.0 0 1 18747.388889 8872.0 1 2 18747.392361 7050.0 0 3 18747.395833 8240.0 1 4 18747.399306 5158.0 1 5 18747.402778 3926.0 0 6 18747.406250 4043.0 0 7 18747.409722 2752.0 1 8 18747.420139 3502.0 1 9 18747.423611 4026.0 1

我想计算列（Fn）的连续非零值的总和

我想要我的结果数据框如下：

Datetime Data Fn Sum 0 18747.385417 11275.0 0 0 1 18747.388889 8872.0 1 1 2 18747.392361 7050.0 0 0 3 18747.395833 8240.0 1 1 4 18747.399306 5158.0 1 2 <<< 5 18747.402778 3926.0 0 0 6 18747.406250 4043.0 0 0 7 18747.409722 2752.0 1 1 8 18747.420139 3502.0 1 2 9 18747.423611 4026.0 1 3

回答

您可以使用groupby()和cumsum()：

groups = df.Fn.eq(0).cumsum() df['Sum'] = df.Fn.ne(0).groupby(groups).cumsum()

细节

首先用于df.Fn.eq(0).cumsum()创建连续非零的伪组。每个零将获得一个新的 id，而连续的非零将保持相同的 id：

groups = df.Fn.eq(0).cumsum() # groups Fn (Fn added just for comparison) # 0 1 0 # 1 1 1 # 2 2 0 # 3 2 1 # 4 2 1 # 5 3 0 # 6 4 0 # 7 4 1 # 8 4 1 # 9 4 1

然后df.Fn.ne(0)对这些伪组进行分组并cumsum()生成组内序列：

df['Sum'] = df.Fn.ne(0).groupby(groups).cumsum() # Datetime Data Fn Sum # 0 18747.385417 11275.0 0 0 # 1 18747.388889 8872.0 1 1 # 2 18747.392361 7050.0 0 0 # 3 18747.395833 8240.0 1 1 # 4 18747.399306 5158.0 1 2 # 5 18747.402778 3926.0 0 0 # 6 18747.406250 4043.0 0 0 # 7 18747.409722 2752.0 1 1 # 8 18747.420139 3502.0 1 2 # 9 18747.423611 4026.0 1 3

datetime
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mobiledu2502890451

这个家伙很懒，什么也没留下！

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