如何根据日期重置累积总和

Question

我有一个看起来像 df 的数据框：

date   way 
date_1 A
date_1 B
date_1 A 
date_2 A 
date_2 A 
date_2 A

我想根据这些条件添加一个journey 列：这是一个累积和，当way 或date 从一行到下一行不同时递增，并在@987654326 时重置累积和@正在改变

我已经有了：

(df['journey']=df['date'].ne(df['date'].shift())) |(df['way'].ne(df['way'].shift()))).cumsum()

当date 或way 发生变化时得到累积和。 date 发生变化时如何添加重置？

预期结果是：

date   way journey
date_1 A    1
date_1 B    2
date_1 A    3
date_2 A    1
date_2 A    1
date_2 A    1

Answer 1

用途：

df['journey']= df['way'].ne(df['way'].shift().bfill()).groupby(df['date']).cumsum().add(1)
print (df)
     date way  journey
0  date_1   A        1
1  date_1   B        2
2  date_1   A        3
3  date_2   A        1
4  date_2   A        1
5  date_2   A        1

或者：

df['journey'] = (df[['date', 'way']].ne(df[['date', 'way']].shift())
                   .any(axis=1).groupby(df['date']).cumsum())

print (df)
     date way  journey
0  date_1   A        1
1  date_1   B        2
2  date_1   A        3
3  date_2   A        1
4  date_2   A        1
5  date_2   A        1

您的解决方案：

df['journey'] = ((df['date'].ne(df['date'].shift()) |(df['way'].ne(df['way'].shift())))
                   .groupby(df['date']).cumsum())

print (df)
     date way  journey
0  date_1   A        1
1  date_1   B        2
2  date_1   A        3
3  date_2   A        1
4  date_2   A        1
5  date_2   A        1