अजगर पांडा सशर्त संचयी योग

Question

मेरी dataframe पर विचार करें df

data data_binary sum_data 
    2  1   1 
    5  0   0 
    1  1   1 
    4  1   2 
    3  1   3 
    10  0   0 
    7  0   0 
    3  1   1 

मैं सन्निहित 1 मूल्यों के समूहों के भीतर data_binary के संचयी योग गणना करना चाहते हैं।

1 का पहला समूह एक 1 और sum_data में केवल 1 है। हालांकि, 1 के दूसरे समूह में 3 1 और sum_data[1, 2, 3] है।

मैं np.where(df['data_binary'] == 1, df['data_binary'].cumsum(), 0) उपयोग करने की कोशिश की है, लेकिन है कि रिटर्न

array([1, 0, 2, 3, 4, 0, 0, 5]) 

कौन सा नहीं है कि मैं क्या चाहता हूँ।

Answer 1

मुझे लगता है कि आप DataFrameGroupBy.cumsumSeries से है, जिसकी पहली shift एड कॉलम के आधार पर अगले मूल्य की तुलना करता है, तो बराबर नहीं (!=) और फिर cumsum द्वारा समूह बनाने के साथ groupby कर सकते हैं। अंतिम mask साथ स्तंभ data_binary द्वारा 0 बदल देते हैं:

print (df.data_binary.ne(df.data_binary.shift()).cumsum()) 
0 1 
1 2 
2 3 
3 3 
4 3 
5 4 
6 4 
7 5 
Name: data_binary, dtype: int32 

df['sum_data1'] = df.data_binary.groupby(df.data_binary.ne(df.data_binary.shift()).cumsum()) 
           .cumsum() 
df['sum_data1'] = df['sum_data1'].mask(df.data_binary == 0, 0) 
print (df) 
    data data_binary sum_data sum_data1 
0  2   1   1   1 
1  5   0   0   0 
2  1   1   1   1 
3  4   1   2   2 
4  3   1   3   3 
5 10   0   0   0 
6  7   0   0   0 
7  3   1   1   1 

Answer 2

आप data_binary के संचयी योग लेने के लिए और सबसे हाल ही में संचयी योग जहां data_binary शून्य था घटाना चाहते हैं।

b = df.data_binary 
c = b.cumsum() 
c.sub(c.mask(b != 0).ffill(), fill_value=0).astype(int) 

0 1 
1 0 
2 1 
3 2 
4 3 
5 0 
6 0 
7 1 
Name: data_binary, dtype: int64 

---

स्पष्टीकरण

की ओर से हर कदम पक्ष को देखकर शुरू करते हैं

cols = ['data_binary', 'cumulative_sum', 'nan_non_zero', 'forward_fill', 'final_result'] 
print(pd.concat([ 
     b, c, 
     c.mask(b != 0), 
     c.mask(b != 0).ffill(), 
     c.sub(c.mask(b != 0).ffill(), fill_value=0).astype(int) 
    ], axis=1, keys=cols)) 


    data_binary cumulative_sum nan_non_zero forward_fill final_result 
0   1    1   NaN   NaN    1 
1   0    1   1.0   1.0    0 
2   1    2   NaN   1.0    1 
3   1    3   NaN   1.0    2 
4   1    4   NaN   1.0    3 
5   0    4   4.0   4.0    0 
6   0    4   4.0   4.0    0 
7   1    5   NaN   4.0    1 

cumulative_sum साथ समस्या यह है कि पंक्तियों जहां data_binary शून्य है, करना है योग को रीसेट नहीं करें। और यह इस समाधान के लिए प्रेरणा है। data_binary शून्य होने पर हम योग को "रीसेट" कैसे कर सकते हैं? आसान! मैं संचयी योग को टुकड़ा करता हूं जहां data_binary शून्य है और आगे मानों को भरें। जब मैं इस और संचयी योग के बीच अंतर लेता हूं, तो मैंने प्रभावी रूप से योग को रीसेट कर दिया है।