C1 route_Seq Connection_time Mod_trans
R1 1 10 road
R1 2 2 air
R1 3 4 air
R1 4 2 road
R1 5 3 air
R1 6 4 road
R2 1 3 road
R2 2 2 air
R3 1 1 road
R3 2 2 air
我想基于列“ C1”的值对数据进行分组,并根据其“ route_Seq”进行排序。因此,对于每个C1,都会对route_Seq进行排序。
然后,我想对Mod_trans为“ road”及其后一行的行中的每个组的“ Connection_time”列的值求和。如果道路是组中的最后一个转弯,则是道路总和的Connection_time。
所需答案:
C1 Connection_time Mod_trans
R1 12 road
R1 5 road
R1 4 road
R2 3 road
R3 5 road
我尝试了这段代码,但是它没有给我两个连续的代码之和,而是对每个“道路”之后的所有行求和。
df.set_index(['C1','Mod_trans',(df['Mod_trans'] == 'road').cumsum()]).sum(level=[0,2]).reset_index().assign(Mod_trans='road')
有人可以帮我吗?
答案 0 :(得分:3)
仍然使用与之前相同的思想,将ffill
与limit
限制新行,并cumsum
为groupby
创建子ID
df['cumid']=df.Mod_trans.eq('road').groupby(df['C1']).cumsum()
s=df['Mod_trans'].where(df['Mod_trans'].eq('road'))
df['newroad']=s.groupby([df.C1,df.cumid]).ffill(limit=1)
df['cumid']=df.Mod_trans.eq('road').groupby(df['C1']).cumsum()
df=df.loc[df.newroad=='road',:]
df.groupby(['C1','cumid','newroad'])['Connection_time'].sum()
Out[285]:
C1 cumid newroad
R1 1.0 road 12
2.0 road 5
3.0 road 4
R2 1.0 road 5
R3 1.0 road 3
Name: Connection_time, dtype: int64
答案 1 :(得分:3)
让我们尝试一下:
df['CumRoad'] = (df.sort_values('route_Seq')
.groupby('C1')
.apply(lambda x: (x['Mod_trans']=='road').cumsum()).values)
df_out = (df.groupby(['C1','CumRoad'])
.apply(lambda x: x.head(2)['Connection_time'].sum())
.reset_index())
print(df_out)
输出:
C1 CumRoad 0
0 R1 1 12
1 R1 2 5
2 R1 3 4
3 R2 1 5
4 R3 1 3