Question

我有一个带有True / False值的Pandas系列，我需要计算一个与前一个值相同的值的频率。

每当值发生变化时，计数应重新开始为1。

pd.Series([True, False, False, False, True, True, False])

0     True        --> 1
1    False        --> 1
2    False        --> 2
3    False        --> 3
4     True        --> 1
5     True        --> 2
6    False        --> 1
dtype: bool

我尝试了shift（）和cumsum（）的各种组合，但没有成功。

任何提示？

啤酒

Answer 1

您可以按比较shift ed值和cumsum的连续值创建群组，并将其用于cumcount：

cd destination folder
lcd source folder path
prompt
mput *.*

详情：

s = pd.Series([True, False, False, False, True, True, False])

s1 = s.groupby(s.ne(s.shift()).cumsum()).cumcount().add(1)
print (s1)
0    1
1    1
2    2
3    3
4    1
5    2
6    1
dtype: int64

另一个解决方案是分别计算print (s.ne(s.shift()).cumsum()) 0 1 1 2 2 2 3 2 4 3 5 3 6 4 dtype: int32和True，然后求和：

False

详情：

cm1 = s.cumsum()
s1 = cm1-cm1.where(~s).ffill().fillna(0)
cm2 = (~s).cumsum()
s2 = cm2-cm2.where(s).ffill().fillna(0)
s3 = s1.add(s2).astype(int)
print (s3)
0    1
1    1
2    2
3    3
4    1
5    2
6    1
dtype: int32

<强>计时：

print (s1)
0    1.0
1    0.0
2    0.0
3    0.0
4    1.0
5    2.0
6    0.0
dtype: float64

print (s2)
0    0.0
1    1.0
2    2.0
3    3.0
4    0.0
5    0.0
6    1.0
dtype: float64

np.random.seed(2018)
N = 1000000
s = pd.Series(np.random.choice([True, False], N))
#print (s)

def jez1(s):
    return s.groupby(s.ne(s.shift()).cumsum()).cumcount().add(1)

def jez2(s):
    cm1 = s.cumsum()
    s1 = cm1-cm1.where(~s).ffill().fillna(0)
    cm2 = (~s).cumsum()
    s2 = cm2-cm2.where(s).ffill().fillna(0)
    return s1.add(s2).astype(int)

如何计算Pandas系列中重复出现的相同值

1 个答案: