是否有python代码可以从数据框中的列中转移和总计/计数数据

Posted 2023-03-12

【中文标题】是否有python代码可以从数据框中的列中转移和总计/计数数据

【英文标题】：Is there a python code to shift and total/count data from a column in a dataframe

【发布时间】：2021-11-30 06:18:12

【问题描述】：

原来的表格是这样的：

| s/n  | i.d |  T1  |
|------|-----|------|
|  0   |  A  |   2  |
|  1   |  B  |   2  |
|  2   |  C  |   0  |
|  3   |  A  |   2  |
|  4   |  B  |   0  | 
|  5   |  C  |   2  | 
|  6   |  A  |   1  |
|  7   |  B  |   0  |
|  8   |  C  |   1  |

决赛桌是这样的：

| s/n  | i.d |  T1  |prev_total_T1 | prev_no_of_T1_2  |
|------|-----|------|--------------|------------------|
|  0   |  A  |   2  |      0       |        0         |   
|  1   |  B  |   2  |      0       |        0         |     
|  2   |  C  |   0  |      0       |        0         |    
|  3   |  A  |   2  |      2       |        1         |    
|  4   |  B  |   0  |      2       |        1         |    
|  5   |  C  |   2  |      0       |        0         |     
|  6   |  A  |   1  |      4       |        2         |    
|  7   |  B  |   0  |      2       |        1         |     
|  8   |  C  |   1  |      2       |        1         | 

prev_total_T1 == （移位并合计上一条记录并更新） 只需将个人身份证上的 T1 总数相加即可。 即，对于第一个实例，i.d A,B,C 没有以前的 T1 数据，因此它们分别为 0,0,0 第二个实例，i.d A,B,C 分别有 2,2,0 第三个实例，i.d A,B,C 分别有 2,0,2 和 2,2,0 数据，所以我们将它们相加分别得到 4,2,2

prev_no_of_T1_2 == （移位并统计上一条记录并更新） 即数字“2”出现在 T1 列中的每一个先前次数增加 1 首先，A,B,C 中没有以前的记录，所以我们分别写 0,0,0 对于第二种情况，数字“2”之前出现在 i.d A 和 B 中，而不是在 i.d C 中，所以我们分别写 1,1,0 对于第三个实例，数字“2”之前出现在 id A 和 C 中，但不在 B 中，因此它产生 1,0,1（分别为 id A,B,C），但我们将其与之前的单个结果 1,1 相加,0 + 1,0,1 我们有 2,1,1 分别对应 id A,B,C 等等

【参考方案1】：

您需要将数据与i.d 列分组并使用shift 函数执行移位，并将移位后的数据再次与i.d 分组并使用cumsum 得到prev_no_of_T1。对于prev_no_of_T1_2，只需将prev_no_of_T1 除以2。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('test2.csv')
#shift the data groupwise
df['shifted'] = df.groupby('i.d')['T1'].shift(1).fillna(0)
# take grouwise cumulative sum
df['prev_total_T1'] = df.groupby('i.d')['shifted'].cumsum().fillna(0)
# divide the  prev_total_T1 with 2
df['prev_no_of_T1_2'] = df['prev_total_T1']/2

s/n	i.d	T1	shifted	prev_total_T1	prev_no_of_T1_2
0	A	2	0	0	0
1	B	2	0	0	0
2	C	0	0	0	0
3	A	2	2	2	1
4	B	0	2	2	1
5	C	2	0	0	0
6	A	1	2	4	2
7	B	0	0	2	1
8	C	1	2	2	1