pandas 第二列中值的条件计数？

Question

我想根据第 KEY 列中的值在第 flag 列中填充数字。

如果 KEY 列中的值保持不变，我想为每两行填充相同的数字，而不是使用 cumcount() 来填充增量数字。
如果 KEY 列中的值发生变化，则填充的数字也会发生变化。

这里是例子，df1就是我想要的df0。

df0 = pd.DataFrame({'KEY':['0','0','0','0','1','1','1','2','2','2','2','2','3','3','3','3','3','3','4','5','6']})

df1 = pd.DataFrame({'KEY':['0','0','0','0','1','1','1','2','2','2','2','2','3','3','3','3','3','3','4','5','6'],
                    'flag':['0','0','1','1','2','2','3','4','4','5','5','6','7','7','8','8','9','9','10','11','12']})

Answer 1

您想获得累计数并加一。然后使用 %2 来区分奇数行或偶数行。然后，累加和减1，从零开始数。

您可以使用：

df0['flag'] = ((df0.groupby('KEY').cumcount() + 1) % 2).cumsum() - 1
df0
Out[1]: 
   KEY  flag
0    0      0
1    0      0
2    0      1
3    0      1
4    1      2
5    1      2
6    1      3
7    2      4
8    2      4
9    2      5
10   2      5
11   2      6
12   3      7
13   3      7
14   3      8
15   3      8
16   3      9
17   3      9
18   4     10
19   5     11
20   6     12

pandas 第二列中值的条件计数？

pandas conditional cumcount of values in second column?

python

cumulative-sum

pandas