Question

date_0 = list(pd.date_range('2017-01-01', periods=6, freq='MS'))
date_1 = list(pd.date_range('2017-01-01', periods=8, freq='MS'))
data_0 = [9, 8, 4, 0, 0, 0]
data_1 = [9, 9, 0, 0, 0, 7, 0, 0]
id_0 = [0]*6
id_1 = [1]*8
df = pd.DataFrame({'ids': id_0 + id_1, 'dates': date_0 + date_1, 'data': data_0 + data_1})

对于每个id（此处为0和1），我想知道时间帧结束时的一系列零有多长。

对于给定的示例，结果为id_0 = 3, id_1 = 2。

那么我如何限制时间戳，所以我可以运行类似的东西：

df.groupby('ids').agg('count')

Answer 1

首先需要通过与... CDHandler.deleteObject(crypto: cryptos[indexPath.row]) cryptos.remove(at: indexPath.row) tableView.deleteRows(at: [indexPath], with: .fade) ed值进行比较来获得所有连续的0不等于和shift。

然后计算前组，删除第一级cumsum，并使用MultiIndex drop_duplicates获取每组的最后一个值：

keep='last'

计算pandas数据框中最近的零

1 个答案: