python – Pandas – 行是否属于具有列值和相同id的行

2019年8月4日 191次阅读

我是熊猫的新手.我有一个像这样的Pandas数据框：

df = pd.DataFrame(data={'id': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], 'val1': [0, 1, 0, 0, 1, 0, 0]})

我想添加一个列val2,它指示一行是否落在另一行具有与其自身相同的id的行中,其中val1 == 1.

结果将是一个数据框,如：

df = pd.DataFrame(data={'id': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2], 'val1': [0, 1, 0, 0, 1, 0, 0], 'val2': [0, 0, 1, 0, 0, 1, 1]})

我的第一个想法是使用apply语句,但这些只是按行进行.从我的循环经验来看,永远不是答案.任何帮助将不胜感激！

最佳答案 让我们尝试在groupby中移动cumsum.

df['val2'] = df.groupby('id').val1.apply(
    lambda x: x.shift().cumsum()
).ge(1).astype(int)

或者,为了避免lambda,

df['val2'] = (    
   df.groupby('id')
     .val1.shift()
     .groupby(df.id)
     .cumsum()
     .ge(1)
     .astype(int)
)

df
   id  val1  val2
0   1     0     0
1   1     1     0
2   1     0     1
3   2     0     0
4   2     1     0
5   2     0     1
6   2     0     1
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