列中特定值的熊猫滚动计数频率

Question

我想要一个滚动计数列来跟踪列中特定值的计数。我想滚动计算这匹马获得第一名的次数。

这是我所拥有的一个例子

<头>

马	位置
一	1
一	3
一	1
b	3
b	1
b	3
c	5
c	2
c	1

这就是我想要的

<头>

马	位置	计数
一	1	1
一	3	1
一	1	2
b	3	0
b	1	1
b	3	1
c	5	0
c	2	0
c	1	1

Answer 1

您可以按“马”分组，然后在每个组中的第一个位置.cumsum：

df["Count"] = df.groupby("Horse")["Position"].apply(lambda x: x.eq(1).cumsum())
print(df)

打印：

  Horse  Position  Count
0     a         1      1
1     a         3      1
2     a         1      2
3     b         3      0
4     b         1      1
5     b         3      1
6     c         5      0
7     c         2      0
8     c         1      1

Answer 2

首先比较1，然后使用GroupBy.cumsum避免apply以提高性能：

df["Count"] = df["Position"].eq(1).groupby(df["Horse"]).cumsum()

或创建辅助列：

df["Count"] = df.assign(new = df["Position"].eq(1)).groupby("Horse")['new'].cumsum()

---

print (df)
  Horse  Position  Count
0     a         1      1
1     a         3      1
2     a         1      2
3     b         3      0
4     b         1      1
5     b         3      1
6     c         5      0
7     c         2      0
8     c         1      1

编辑：

g = df.assign(new = df["Position"].eq(1)).groupby("Horse")['new']
df["Count"] = g.cumsum()
df['perc'] = g.transform('mean').mul(100)
print (df)
  Horse  Position  Count       perc
0     a         1      1  66.666667
1     a         3      1  66.666667
2     a         1      2  66.666667
3     b         3      0  33.333333
4     b         1      1  33.333333
5     b         3      1  33.333333
6     c         5      0  33.333333
7     c         2      0  33.333333
8     c         1      1  33.333333