列值更改时 Pandas 扩展计数答案

【问题标题】：Pandas expanding count when column value changes列值更改时 Pandas 扩展计数
【发布时间】：2021-08-29 19:59:27
【问题描述】：

我有一个数据框

df = pd.DataFrame({'A': [True, True, False, False, False, False, False, True, True, True, False]})

        A
0    True
1    True
2   False
3   False
4   False
5   False
6   False
7    True
8    True
9    True
10  False

我想应用一个使用两个条件扩展的计数：每次 A 列更改值，或者当后续行为 False 时。如果后续行为 True，则计数应保持不变。期望的输出是：

        A  B
0    True  1
1    True  1
2   False  2
3   False  3
4   False  4
5   False  5
6   False  6
7    True  7
8    True  7
9    True  7
10  False  8

我已经迷上了一系列 pandas 函数，但似乎无法弄清楚。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

试试：

第一个条件：每次A列改变值：df.ne(df.shift()

第二个条件：当后续行为假时：df.eq(False)

并在布尔掩码上执行cumsum：

>>> (df.ne(df.shift()) | df.eq(False)).cumsum()
    A
0   1
1   1
2   2
3   3
4   4
5   5
6   6
7   7
8   7
9   7
10  8

【讨论】：