熊猫根据一栏分类的指标计算差异

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不知道如何描述它,所以我只是举个例子。

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是二进制指标。b肯定是连续的。我想得到的是这样的:

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

所以,diff_b是一个时间差异变量。它通过一个动作显示当前时间点和上一个时间点之间的持续时间。如果之前没有任何操作,则返回nan。此diff_b由a分组。对于每个用户,这个diff_b是独立计算的。

提问于
用户回答回答于
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: float64

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