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如何获得两个条件之间的最小值

dataframe pandas python-3.x python

July · 技术社区 · 2 年前

当 start 列为 True 并在 end 列为 真的 。

获得的结果分配给 result 柱

输入:

import pandas as pd
import numpy as np
A = [6, 12, 21, 15, 18, 19, 13, 9, 10, 50]
cond1 = [False, True, False, False, False, False, True, False, False, False]
cond2 = [False, False, False, True, False, False, False, False, True, False]
df = pd.DataFrame({'A' : A, 'start' : cond1, 'end' : cond2})

预期输出

    A   start   end    result
0   6   FALSE   FALSE   
1   12  TRUE    FALSE   
2   21  FALSE   FALSE   
3   15  FALSE   TRUE    12
4   18  FALSE   FALSE   12
5   19  FALSE   FALSE   12
6   13  TRUE    FALSE   12
7   9   FALSE   FALSE   12
8   10  FALSE   TRUE    9
9   50  FALSE   FALSE   9

索引3计算从索引1到索引3的最小值

索引8计算从索引6到索引8的最小值

2 回复 | 直到 2 年前

BENY 2 年前

我们可能需要创建 groupby 键带有 cumsum 然后 transform 这个 min 每组的,以及 shift 它

df.loc[df.end,'new'] = (df.groupby([df['start'].cumsum(),df['end'].cumsum()]).
                        A.transform('min').shift())
df['new'] = df['new'].ffill()
df
Out[333]: 
    A  start    end   new
0   6  False  False   NaN
1  12   True  False   NaN
2  21  False  False   NaN
3  15  False   True  12.0
4  18  False  False  12.0
5  19  False  False  12.0
6  13   True  False  12.0
7   9  False  False  12.0
8  10  False   True   9.0
9  50  False  False   9.0

Gimhan Ranasinghe 2 年前

这里有一个简单的算法来解决你的问题

import pandas as pd

A=[6,12,21,15,18,19,13,9,10,50]
cond1=[False,True,False,False,False,False,True,False,False,False]
cond2=[False,False,False,True,False,False,False,False,True,False]
result=[]
numbers =[]
index=0

for i in A:
    result.append("")

minimum=None;
while index<len(A):
    if (cond1[index]):
        while(not(cond2[index])):
            numbers.append(A[index])
            if (minimum != None):
                result[index]=minimum
            index += 1
        minimum = min(numbers)
        result[index]=minimum
        numbers=[]
        if(i==index):
            index+=1
    else:

        if (minimum != None):
            result[index]=minimum
        index+=1

df=pd.DataFrame({'A':A,'start':cond1,'end':cond2,'result':result})
print(df)

输出

    A  start    end result
0   6  False  False       
1  12   True  False       
2  21  False  False       
3  15  False   True     12
4  18  False  False     12
5  19  False  False     12
6  13   True  False     12
7   9  False  False     12
8  10  False   True      9
9  50  False  False      9

希望这能帮助你达到预期的效果。