Question

我正在尝试计算一个值比上一个值大2的次数。我尝试过

df['new'] = df.ms.gt(df.ms.shift())

和其他类似的行，但是没有给我我所需要的。

Answer 1

您要寻找df.groupby('id').agg({'HourlyTempF':[max,min],'HourlyPrecipIn':sum}) HourlyTempF HourlyPrecipIn max min sum id 3402 56.6 44.9 0.05 40238 56.6 44.9 0.06 45883 57.5 45.3 0.10吗？找到连续值之间的差，并检查它们的差是否大于或等于2，然后计算diff的行：

True

如果您需要检查差异是否恰好为2，则将(df.ms.diff() >= 2).sum()更改为>=：

==

Answer 2

由于您需要特定的区别，因此(df.ms.diff() == 2).sum()将不起作用。您可以简单地减去并查看差异是否大于2：

gt

编辑：更改为获取您的答案，而不是创建新列。 (df.ms - df.ms.shift() > 2).sum()在这里起作用是因为它将布尔值转换为1和0。

Answer 3

可能不那么优雅，但：

df['new_ms'] = df['ms'].shift(-1)

df['new'] = np.where((df['ms'] - df['new_ms']) >= 2, 1, 0)

df['new'].sum()

Answer 4

您的问题是模棱两可的，但是您想看到一个程序，该程序在pandas中的值比以前的值大2倍。这里是：

import pandas as pd

lst2 = [11, 13, 15, 35, 55, 66, 68] #list of int



dataframe = pd.DataFrame(list(lst2)) #converting into dataframe

count = 0 #we will count how many time n+1 is greater than n by 2
d = dataframe[0][0] #storing first index value to d

for i in range(len(dataframe)):
    #print(dataframe[0][i])
    d = d+2 #incrementing d by 2 to check if it is equal to the next index value
    if(d == dataframe[0][i]):
        count = count+1 #if n is less than n+1 by 2 then keep counting
    d = dataframe[0][i] #update index

print("total count ",count) #printing how many times n was less than n+1 by 2

使用熊猫计算大于先前值的值

4 个答案: