Question

我正在尝试创建一列，以选择每个入口和出口之间的所有日期。每个条目仅与一个出口配对。

因此，当window函数看到条目（即1/4/2019）时，它将打开直到看到出口1/6/2019为止为“ 1”。第二天关闭“ 0”。
它会忽略所有出口（即1/6/2019），直到看到下一个条目即1/9/2019然后开始记录'1'直到下一个出口即1/11/2019。

日期是从最近日期到第一天的顺序。

import pandas as pd
import numpy 

df = pd.DataFrame({'Entry':[0,0,0,1,0 ,0,0,0,1,0,0,1],
                    'Exit':[1,0,0,0,0,1,0,1,0,0,1,0]},
                   index = pd.date_range('1/1/2019',periods = 12))
df1 = df.iloc[::-1]
df1

基表如下：

我想创建一个称为windows的附加列，其外观完全像这样：

Answer 1

这将解决问题（我知道这可能不是最pythonic的方式，但希望你们都给我点可读性）：

# First I sort so I don't have to work backwards
df1.sort_index(inplace=True)

# Generate Window and then iteratively fill it
df1['Window'] = 0
for index, row in df1.iterrows():
    if row.Entry == 1:
        # Once found, fill all intermediate values as 1 and break.
        # Nothing happens if no exit found.
        for subindex, subrow in df1.loc[index:].iterrows():
            if subrow.Exit == 1:
                df1.loc[index:subindex,'Window'] = 1
                break

# Sort back to the index order you wanted      
df1.sort_index(inplace=True,ascending=False)

Answer 2

您对窗口功能的逻辑了解不是很清楚。但是似乎您需要的是逐行应用一个函数，该函数可以存储一些内存（最后进入状态或其他状态）。好的方法是定义一个可调用的类，如下所示。请注意，您需要先按升序对df进行排序，然后才能使用它。

class WindowFunc(object):
    def __init__(self, initial_status):
        self.status = initial_status

    def __call__(self, row, enter_col, exit_col):
        enter_val = row[enter_col]
        exit_val = row[exit_col]

        if self.status == 0 and enter_val == 1 and exit_val != 1:
            self.status = 1
            return 1
        elif self.status == 1 and enter_val != 1 and exit_val == 1:
            current_status = self.status
            self.status = 0
            return current_status
        else:
            return self.status

window_fn = WindowFunc(0)    
df['window'] = np.apply_along_axis(window_fn, 1, df, 0, 1)

实例存储状态并将其存储在行之间。您可以更新类中的逻辑以适应您的需求。

如何在Python / Pandas中组合两个指标列，逻辑取决于行的顺序

2 个答案: