pandas根据按列分组的指标计算差异
pandas根据按列分组的指标计算差异
提问于 2018-05-30 08:40:51
这是我的问题。我不知道如何描述它，所以我只举一个例子。
a b k
0 0 0
0 1 1
0 2 0
0 3 0
0 4 1
0 5 0
1 0 0
1 1 1
1 2 0
1 3 1
1 4 0这里，"a“是用户id，"b”是时间，"k“是二进制指示符标志。"b“肯定是连续的。我想得到的是：
a b k diff_b
0 0 0 nan
0 1 1 nan
0 2 0 1
0 3 0 2
0 4 1 3
0 5 0 1
1 0 0 nan
1 1 1 nan
1 2 0 1
1 3 1 2
1 4 0 1因此，diff_b是一个时间差变量。它显示当前时间点与上一个具有操作的时间点之间的持续时间。如果以前从未执行过操作，则返回nan。此diff_b按a分组。对于每个用户，此diff_b是独立计算的。
任何人都可以修改我的标题吗？我不知道如何用英语来描述它。如此复杂。
谢谢!
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-05-30 08:57:29
IIUC
df['New']=df.b.loc[df.k==1]# get all value b when k equal to 1
df.New=df.groupby('a').New.apply(lambda x : x.ffill().shift()) # fillna by froward method , then we need shift.
df.b-df['New']# yield
Out[260]:
0 NaN
1 NaN
2 1.0
3 2.0
4 3.0
5 1.0
6 NaN
7 NaN
8 1.0
9 2.0
10 1.0
dtype: float64Stack Overflow用户
发布于 2018-05-30 09:14:07
使用cumsum和shift为每组a创建从k == 1到下一个k == 1的行数据分区
parts = df.groupby('a').k.apply(lambda x: x.shift().cumsum())按df.a和parts分组，计算每个组内b和b.min()之间的差值
vals = df.groupby([df.a, parts]).b.apply(lambda x: x-x.min()+1)当part == 0并分配回数据帧时将值设置为null
df['diff_b'] = np.select([parts!=0], [vals], np.nan)输出：
a b k diff_b
0 0 0 0 NaN
1 0 1 1 NaN
2 0 2 0 1.0
3 0 3 0 2.0
4 0 4 1 3.0
5 0 5 0 1.0
6 1 0 0 NaN
7 1 1 1 NaN
8 1 2 0 1.0
9 1 3 1 2.0
10 1 4 0 1.0页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50594852
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