如何找到数据行中每行值保持不变的第一个连续计数?
我问了一个与此主题有关的问题;
how to find number of consecutive decreases(increases)
但是我现在有一个稍微不同的问题。我需要找到数据行中每行值保持不变的第一个连续的次数。如果[i]!= [i + 1]的结果必须为0。我尝试了多种解决方案,但遇到一个错误,我将在下面进行解释。
我有一个数据框,其中包含500K行和12列(用于月份),包括开始和结束月份。每列代表一个月。我需要比较范围(startMonth,endmonth)中的第i个月和第(i + 1)个月的每一行。 (注:范围不是恒定的。每行的范围大小都不同。)
条件:如果开始月>结束月,我应该看到“ Neg99 = -999”
这是我的示例数据:
import pandas as pd
import numpy as np
idx = [1001,1002,1003,1004,1005,1006,1007,1008,1009,1010,1011,1012,1013]
data = {'M_1': [3, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 6, 6, 6],
'M_2': [2, 2, 3, 1, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 5, 5, 5],
'M_3': [1, 3, 2, 2, 1, 0, 1, 2, 1, 0, 4, 4, 4],
'M_4': [0, 4, 1, 3, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 3, 0, 3],
'M_5': [1, 0, 0, 4, 2, 0, 1, 3, 1, 0, 2, 1, 2],
'M_6': [2, 0, 0, 0, 3, 0, 1, 3, 0, 1, 1, 2, 1],
'M_7': [3, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 2, 1, 0, 0, 3, 0],
'M_8': [0, 1, 0, 0, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 1, 1, 1],
'M_9': [0, 2, 0, 0, 1, 0, 1, 2, 1, 0, 0, 0, 0],
'M_10': [0, 3, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
'M_11': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
'M_12': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]}
startMonth = pd.DataFrame([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 4, 4, 5],
columns=['start'],index=idx)
endMonth = pd.DataFrame([12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 2],
columns=['end'], index=idx)
df1 = pd.DataFrame(data, index=idx)
Neg99 = -999
我写了日期范围的布尔数组;
arr_bool = (np.less_equal.outer(startMonth.start, range(1,13))
& np.greater_equal.outer(endMonth.end, range(1,13))
)
masked=df1.filter(regex='M_[0-9]').mask(~arr_bool)
我尝试过了
eql = (np.diff(np.hstack((masked.values, np.zeros((masked.values.shape[0], 1)))), axis=1) == 0).argmin(axis=1)
final_eql = pd.DataFrame(eql,
index=idx, columns=['eql'])
final_eql.eql= np.select( condlist = [startMonth.start > endMonth.end],
choicelist = [Neg99],
default = final_eql.eql)
但是对于idx = 1006(所有值都等于零),我无法获得所需的结果。
我想得到这些结果: 预期输出:
1001 0
1002 0
1003 0
1004 0
1005 3
1006 11
1007 11
1008 0
1009 0
1010 0
1011 0
1012 0
1013 -999
但是我得到了以下结果:
1001 0
1002 0
1003 0
1004 0
1005 3
1006 0
1007 11
1008 0
1009 0
1010 0
1011 0
1012 0
1013 -999