Question

我有以下数据框

   location  tps_inter  sess_glob
0      loc1          0          0
1      loc1         79          0
2      loc1          3          0
3      loc1         17          0
4      loc2          0          0
5      loc2         46          0
6      loc3          0          0

我想按位置分组，并在每个分组的第一行添加1。

   location  tps_inter  sess_glob
0      loc1          0          1
1      loc1         79          0
2      loc1          3          0
3      loc1         17          0
4      loc2          0          1
5      loc2         46          0
6      loc3          0          1

然后对于每个组，我想根据tps_inter的值添加一个索引。如果tps_inter小于10，则sess_glob的值应与以前相同；如果大于10，则sess_glob的值应为+ 1。

所需的结果是

   location  tps_inter  sess_glob
0      loc1          0          1
1      loc1         79          2
2      loc1          3          2
3      loc1         17          3
4      loc2          0          1
5      loc2         46          2
6      loc3          0          1

此代码有效，但是当行数增加时，它将变得非常慢

df1 = df.copy()
df1 = df1.iloc[0:0]
gdf = df.groupby('location')
    i = 1
    for table, group in gdf:
        for row, data in group.iterrows():       
            if data["tps_inter"] > 10 :
                i = i + 1        
            data['sess_glob'] = i
            df1 = pd.concat([df1, data.to_frame().T])
        i = 1

我认为没有连接线还有更好的方法，但是我找不到。我的主要问题是要在Dataframe中而不是在序列中获得结果。

（我使用以下问题来编写代码How to loop over grouped Pandas dataframe?）

Answer 1

无需循环，在首先定义要累加的列之后，可以用.cumsum完成所需的操作：

import numpy as np

df['sess_glob'] = (df.assign(to_csum = np.where(df['tps_inter'].lt(10), 0, 1))
                     .groupby('location').to_csum.cumsum()+1)
#or 
#df['sess_glob'] = (df.assign(to_csum = df['tps_inter'].ge(10))
#                     .groupby('location').to_csum.cumsum()+1).astype(int)

  location  tps_inter  sess_glob
0     loc1          0          1
1     loc1         79          2
2     loc1          3          2
3     loc1         17          3
4     loc2          0          1
5     loc2         46          2
6     loc3          0          1

如何在熊猫中分组，循环并获得结果作为数据框

1 个答案: