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是否为特定列值排序、分组并获取行和行+1?

multi-index sum group-by pandas python

UserYmY · 技术社区 · 8 年前

        C1  route_Seq   Connection_time     Mod_trans
        R1  1   10                          road
        R1  2   2                            air
        R1  3   4                            air
        R1  4   2                           road
        R1  5   3                            air
        R1  6   4                           road
        R2  1   3                           road
        R2  2   2                            air
        R3  1   1                           road
        R3  2   2                            air

我想根据“c1”列的值按数据分组,并根据它们的“route_seq”进行排序。因此,对每个c1,路径序列进行排序。

然后,我想对mod_trans为“road”的行和后面一行的每个组中的“connection_time”列的值求和。如果道路是该组中的最后一个转弯,则只计算道路的连接时间。

所需答案:

    C1  Connection_time   Mod_trans
    R1     12  road
    R1     5  road
    R1     4  road
    R2     3  road
    R3     5  road

我试过这段代码,但它没有给我连续两行的和,而是对每条“路”后的所有行进行和。

df.set_index(['C1','Mod_trans',(df['Mod_trans'] == 'road').cumsum()]).sum(level=[0,2]).reset_index().assign(Mod_trans='road')

有人能帮我吗?

2 回复 | 直到 8 年前

Scott Boston 8 年前

让我们试试:

df['CumRoad'] = (df.sort_values('route_Seq')
                   .groupby('C1')
                   .apply(lambda x: (x['Mod_trans']=='road').cumsum()).values)

df_out = (df.groupby(['C1','CumRoad'])
            .apply(lambda x: x.head(2)['Connection_time'].sum())
            .reset_index())

print(df_out)

输出:

   C1  CumRoad   0
0  R1        1  12
1  R1        2   5
2  R1        3   4
3  R2        1   5
4  R3        1   3

BENY 8 年前

仍然像以前一样使用同样的想法, ffill 具有 limit 限制新行,以及 cumsum 为创建子ID groupby

df['cumid']=df.Mod_trans.eq('road').groupby(df['C1']).cumsum()
s=df['Mod_trans'].where(df['Mod_trans'].eq('road'))
df['newroad']=s.groupby([df.C1,df.cumid]).ffill(limit=1)
df['cumid']=df.Mod_trans.eq('road').groupby(df['C1']).cumsum()
df=df.loc[df.newroad=='road',:]
df.groupby(['C1','cumid','newroad'])['Connection_time'].sum()
Out[285]: 
C1  cumid  newroad
R1  1.0    road       12
    2.0    road        5
    3.0    road        4
R2  1.0    road        5
R3  1.0    road        3
Name: Connection_time, dtype: int64

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