Pandas kumulierte Anzahl

Habe ich einen Daten-frame, wie dies:

0        04:10  obj1
1        04:10  obj1
2        04:11  obj1
3        04:12  obj2
4        04:12  obj2
5        04:12  obj1
6        04:13  obj2

Wollte eine kumulierte Anzahl für alle Objekte dieser:

idx      time   object   obj1_count   obj2_count 
0        04:10  obj1        1             0
1        04:10  obj1        2             0
2        04:11  obj1        3             0
3        04:12  obj2        3             1
4        04:12  obj2        3             2
5        04:12  obj1        4             2
6        04:13  obj2        4             3

Versucht das Spiel mit cumsum aber nicht sicher, ob das der richtige Weg ist. Irgendwelche Vorschläge?

InformationsquelleAutor jincept | 2016-11-30
  1. 13

    Gibt es eine spezielle Funktion für solche Bedienung: cumcount

    >>> df = pd.DataFrame([['a'], ['a'], ['a'], ['b'], ['b'], ['a']], columns=['A'])
>>> df
   A
0  a
1  a
2  a
3  b
4  b
5  a
>>> df.groupby('A').cumcount()
0    0
1    1
2    2
3    0
4    1
5    3
dtype: int64
>>> df.groupby('A').cumcount(ascending=False)
0    3
1    2
2    1
3    1
4    0
5    0
 dtype: int64
    InformationsquelleAutor Alex Glinsky
  2. 8

    Können Sie vergleichen Sie einfach die Spalte mit dem Wert des Interesses, und rufen Sie cumsum:

    In [12]:
df['obj1_count'] = (df['object'] == 'obj1').cumsum()
df['obj2_count'] = (df['object'] == 'obj2').cumsum()
df

Out[12]:
      time object  obj1_count  obj2_count
idx                                      
0    04:10   obj1           1           0
1    04:10   obj1           2           0
2    04:11   obj1           3           0
3    04:12   obj2           3           1
4    04:12   obj2           3           2
5    04:12   obj1           4           2
6    04:13   obj2           4           3

    Hier der Vergleich erzeugt ein boolean-Serie:

    In [13]:
df['object'] == 'obj1'

Out[13]:
idx
0     True
1     True
2     True
3    False
4    False
5     True
6    False
Name: object, dtype: bool

    beim Aufruf cumsum auf die oberhalb der True Werte sind Umgerechnet auf 1 und False zu 0 und summiert sich kumulativ

    InformationsquelleAutor EdChum - Reinstate Monica
  3. 3

    Können Sie generalisieren diesen Prozess, indem immer die cumsum von pd.get_dummies. Diese Arbeit sollte für eine beliebige Anzahl Objekte, die Sie zählen möchten, ohne zu spezifizieren, einzeln:

    # Get the cumulative counts.
counts = pd.get_dummies(df['object']).cumsum()

# Rename the count columns as appropriate.
counts = counts.rename(columns=lambda col: col+'_count')

# Join the counts to the original df.
df = df.join(counts)

    Die resultierende Ausgabe:

        time object  obj1_count  obj2_count
0  04:10   obj1           1           0
1  04:10   obj1           2           0
2  04:11   obj1           3           0
3  04:12   obj2           3           1
4  04:12   obj2           3           2
5  04:12   obj1           4           2
6  04:13   obj2           4           3

    Kann man auch weglassen rename Schritt, wenn es ist akzeptabel, verwenden, zählen als Präfix anstelle von einem suffix, d.h. 'count_obj1' statt 'obj1_count'. Verwenden Sie einfach die prefix parameter der pd.get_dummies:

     counts = pd.get_dummies(df['object'], prefix='count').cumsum()
    InformationsquelleAutor root
  4. 2

    Hier ist eine Möglichkeit, mithilfe von numpy

    u, iv = np.unique(
    df.object.values,
    return_inverse=True
)

objcount = pd.DataFrame(
    (iv[:, None] == np.arange(len(u))).cumsum(0),
    df.index, u
)
pd.concat([df, objcount], axis=1)

    Pandas kumulierte Anzahl

    InformationsquelleAutor piRSquared
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