使用循环方法填充空熊猫数据框

Question

我目前正在处理缺少行程ID的一些远程信息处理数据。行程ID是唯一的。 1个行程ID包含多行数据，包括gps坐标，温度，电压，rpm，时间戳，发动机状态（开或关）。数据模式指示发动机状态开启和关闭的时间，可以作为唯一的行程ID进行群集。虽然，我很难转换以上逻辑以生成这些tripId。

试图使用一些熊猫循环方法，但一直失败。

import pandas as pd
inp = [{'Ignition_Status':'ON', 'tripID':''},{'Ignition_Status':'ON','tripID':''},
       {'Ignition_Status':'ON', 'tripID':''},{'Ignition_Status':'OFF','tripID':''},
       {'Ignition_Status':'ON', 'tripID':''},{'Ignition_Status':'ON','tripID':''},
       {'Ignition_Status':'ON', 'tripID':''},{'Ignition_Status':'ON', 'tripID':''},
       {'Ignition_Status':'ON', 'tripID':''},{'Ignition_Status':'OFF', 'tripID':''},
       {'Ignition_Status':'ON', 'tripID':''},{'Ignition_Status':'OFF', 'tripID':''}]

test = pd.DataFrame(inp)
print (test)

采用的方法

n=1

for index, row in test.iterrows():
test['tripID']=np.where(test['Ignition_Status']=='ON',n,n)
n=n+1

预期结果

Answer 1

使用series.eq()来检查series.shift()中的OFF和series.cumsum()：

test=test.assign(tripID=test.Ignition_Status.eq('OFF')
                    .shift(fill_value=False).cumsum().add(1))

---

   Ignition_Status  tripID
0               ON       1
1               ON       1
2               ON       1
3              OFF       1
4               ON       2
5               ON       2
6               ON       2
7               ON       2
8               ON       2
9              OFF       2
10              ON       3
11             OFF       3