关于 numpy:Pandas ：数据帧 cumsum ，如果其他列为假则重置


Pandas : dataframe cumsum , reset if other column is false

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我有一个包含 2 列的数据框，这里的目标很简单；如果行列设置为 False，则重置 df.cumsum();

df

1
2
3
4
5
6
      value      condition
0       1            1
1       2            1
2       3            1
3       4            0
4       5            1

想要的结果如下：

df

1
2
3
4
5
6
      value      condition
0       1            1
1       3            1
2       6            1
3       4            0
4       9            1

如果我按照本文所述循环数据帧 Python pandas cumsum() reset after hit max
我可以达到想要的结果，但我正在寻找一种使用 pandas 标准函数的更加矢量化的方式

怎么样：

1
df['cSum'] = df.groupby((df.condition == 0).cumsum()).value.cumsum()

输出：

1
2
3
4
5
6
   value  condition  cSum
0      1          1     1
1      2          1     3
2      3          1     6
3      4          0     4
4      5          1     9

您会将连续的行组合在一起，直到在 condition 列中遇到 0，然后在每个组中分别应用 cumsum。

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