如何 returns 自 Python 中的 EXPR 以来已通过的记录数

Question

我正在尝试使用 Python 和 Pandas 复制 IBM SPSS 函数@SINCE，但不幸的是，我卡在了我的过程的一部分。

如果有人知道使用 python 复制 IBM SPSS CLEM @SINCE 的直接函数，我将不胜感激。

这里是 link 了解更多信息：Link

IMB @SINCE function description

"This function returns the offset of the last record where this condition was true--that is, the number of records before this one in which the condition was true. If the condition has never been true, @SINCE returns @INDEX + 1." (IBM, 2020)

我一直在尝试从头开始复制这个功能，但我还没有找到正确的方法：

你们可以使用 Python / Pandas

帮助我解决这个问题吗

问题来了，

我的数据是这样的：

Original Data

+------+----------+
| Type | Flag     |
+------+----------+
| d    |          |
+------+----------+
| A    | myStatus |
+------+----------+
| c    |          |
+------+----------+
| B    | myStatus |
+------+----------+
| c    |          |
+------+----------+
| c    | myStatus |
+------+----------+
| c    |          |
+------+----------+
| d    |          |
+------+----------+
| d    |          |
+------+----------+
| A    | myStatus |
+------+----------+

在 IBM SPSS 中，我使用此公式获取此数据：

if Type = 'A' or Type = 'B' then @SINCE(Flag = 'myStatus') else -1 endif

这是输出：

+------+----------+----------------+
| Type | Flag     | Expected Count |
+------+----------+----------------+
| d    |          | -1             |
+------+----------+----------------+
| A    | myStatus | 0              |
+------+----------+----------------+
| c    |          | -1             |
+------+----------+----------------+
| B    | myStatus | 2              |
+------+----------+----------------+
| c    |          | -1             |
+------+----------+----------------+
| c    | myStatus | -1             |
+------+----------+----------------+
| c    |          | -1             |
+------+----------+----------------+
| d    |          | -1             |
+------+----------+----------------+
| d    |          | -1             |
+------+----------+----------------+
| A    | myStatus | 4              |
+------+----------+----------------+

提前致谢。

Answer 1

所以，我找到了解决这个问题的方法：代码如下：

df = pd.DataFrame({"Type":["d", "A", "c", "B", "c", "c", "c", "d", "d", "A"],
               "Flag":[np.nan, "myStatus", np.nan, "myStatus", np.nan, "myStatus", np.nan, np.nan, np.nan, "myStatus"]})

函数解决问题：

def spssSince(df):
   df_temp = df
   df_temp = df[df.Flag=="myStatus"]
   df_temp['last_ind'] = df_temp.index
   df_temp['last_ind'] = df_temp.last_ind.shift(1)
   df_temp['last_ind'] = df_temp['last_ind'].fillna(1)
   df_temp["Expected Count"] = df_temp.index - df_temp.last_ind
   df_temp.loc[~df_temp.Type.isin(["A", "B"]), "Expected Count"] = -1
   DFreturn = pd.merge(left=df, right=df_temp.drop(['Type', 'Flag', 'last_ind'], axis=1), how="left", left_index=True, right_index=True)
   DFreturn["Expected Count"] = DFreturn["Expected Count"].fillna(-1)
   return DFreturn

基本上，该函数根据条件计算最后一个 SINCE 值，计算具有验证的索引中的实际索引（使用 shift()）。

如何 returns 自 Python 中的 EXPR 以来已通过的记录数

How to returns the number of records that have passed since EXPR in Python

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sequence

pandas

spss-modeler