Question

我创建了一个包含两列的Dataframe，并希望根据其他数组的值计数来附加它们。

cols = ['count_pos','count_neg']
df_count = pd.DataFrame(columns=cols)

我的数组y的值为y = [1，-1，-1,1,1,1,1，-1，-1]

现在我想更新y中每个值的更改，计算这些事件并附加到相应的列。

for i in range(1,10):

    if y[i] == -1:
        print(y[i])

        if count_pos > 0:
            df_count.loc['count_pos'].append = count_pos

        count_pos = 0
        count_neg = count_neg - 1

    else:    
        if count_neg< 0:
            print(count_neg)
        df_count.loc['count_neg'].append = count_neg
        count_neg = 0
        count_pos = count_pos + 1

但是我没有得到结果。请让我知道如何将值附加到dataframe列。

我想要的输出是 df_count

count_pos  count_neg 
1             -2
4             -2

Answer 1

使用groupby计算连续的正/负值组：

s = pd.Series(y)
v = s.gt(0).ne(s.gt(0).shift()).cumsum()

pd.DataFrame(
    v.groupby(v).count().values.reshape(-1, 2), columns=['pos', 'neg']
)

   pos  neg
0    1    2
1    4    2

Answer 2

改编自@cs95 的回答：

a = pd.Series([-1, 2, 15, 3, 45, 5, 23, 0, 6, -4, -8, -5, 3, 
-9, -7, -36, -71, -2, 25, 47, -8])

def pos_neg_count(a):
    v = a.ge(0).ne(a.ge(0).shift()).cumsum()
    vals = v.groupby(v).count().values
    cols = ['pos', 'neg'] if a[0] >= 0 else ['neg', 'pos']
    try:
        result = pd.DataFrame(vals.reshape(-1, 2), columns=cols)
    except ValueError:
        vals = np.insert(vals, len(vals), 0)
        result = pd.DataFrame(vals.reshape(-1, 2), columns=cols)
    return result

pos_neg_count(a)
#       neg pos
#   0     1   8
#   1     3   1
#   2     5   2
#   3     1   0

我认为，这将处理被重塑的数组具有奇数的情况。元素。

计算列表中的连续正值和负值

2 个答案: