Question

我是Python的新手，所以如果我的问题不完全清楚或者问题太明显，我将非常感谢你的耐心等待。

我需要使用条件组织数据，然后使用新组织的数据创建新列。我已经创建了一个简短的例子来说明我的观点。假设S是我要组织和分割的数据。

以下是我需要做的事情：

通过计算相对元素的比率来确定相邻元素的可能性。例如，如果1.3 > S[i]/S[i+1] > 0.80，则值应存储在一系列中，例如a。
如果条件不满足，请创建一个新系列b以填充下一个S[i+1]，直到条件得到满足。
否则，请创建一个新系列c ...然后重新开始。

示例

S=pd.Series([9,9,10,11,12,10,22,23,21,20,21,33,35,37,34,50,51,56,48,51])

a =[]
b = []
c = []
d = []

i=0
j = 1
k=1
m=1


for i in range(0,19,1):
    if 1.3 > S[i]/S[i+1] > 0.80: 
        a.append(S[i])
        j +=1
    else:
      break

for i in range(j,19,1):
      if 1.3 > S[i]/S[i+1] > 0.80: 
          b.append(S[i])
          k +=1
      else:
          break

for i in range(j+k,19,1):
    if 1.3 > S[i]/S[i+1] > 0.80: 
        c.append(S[i])
        m +=1
    else:
        break


for i in range(j+k+m,19,1):
    if 1.3 > S[i]/S[i+1] > 0.80:
        d.append(S[i])
    else:
        break


print('a=',a,'b=',b,'c=',c,'d=',d)

a= [9, 9, 10, 11, 12] 
b= [22, 23, 21, 20] 
c= [33, 35, 37] 
d= [50, 51, 56, 48]

此代码有两个主要问题：

首先，存在问题。缺少每个生成的系列的最后一个数字。例如，在b系列中，缺少术语21。

第二，是否可以根据需要使用循环生成系列？真实数据有10000多行，可能需要数百个不同的系列。

感谢您的帮助！

Answer 1

我想我明白你在问什么，但不是100％肯定。假设我正确地解释了这个问题，这就是我认为你正在寻找的。

def bucket_nums(numbers):
    groups = collections.defaultdict(list)
    i = 0
    while i < len(numbers) - 1:
        j = i
        #bug here: num[i+1] gets incremented before the bounds test
        while 1.3 > numbers[i]/numbers[i+1] > 0.8 and i < len(numbers)- 2: #also should be -1, not -2 (this is why it skipped the last one)
            groups['group{}'.format(j)].append(numbers[i])
            i += 1
        groups['group{}'.format(j)].append(numbers[i])
        i += 1
    return groups

编辑：

你是对的，代码有一个bug。我在可能递增超过列表长度之后测试索引边界，然后通过将索引检查减少到< [i+2]来错误地补偿它。以下是固定代码。离开不固定的版本公开羞辱自己懒惰，并试图为他们提出太快的答案点。

def bucket_nums(numbers):
    groups = collections.defaultdict(list)
    i = 0
    while i < len(numbers):
        j = i
        while i < len(nums) - 1:
            if  1.3 > numbers[i] / numbers[i+1] > 0.8:  
                groups['group{}'.format(j)].append(numbers[i])
                i += 1
            else:
                break
        groups['group{}'.format(j)].append(numbers[i])
        i += 1
    return groups

按可能性组织数据，并使用Python中新组织的值创建新列

1 个答案: