在没有循环的情况下重置为新值的累积和

Cumulative sum that resets on new value, without a loop

我需要帮助来计算当条件改变时重置的累计总和。我使用了一个循环,但数据集太重了。也尝试使用这两个链接,但我无法获得所需的输出。我无法从数据框中删除重复项,因为我需要示例中未显示的信息 table。

Cumulative sum that resets based on the year

Pandas cumulative count

我有 License PlateTransp Doc 列,需要一个名为 Deliveries 的新列,条件是:如果它是相同的车牌和相同的 Transp Doc被视为 1 次交付,但如果它不是相同的 Transp Doc,则加 1,如果它不是相同的车牌,则重置累计金额。 我基于此方法的 excel 公式(设置在单元格 C3 上)将是 =IF(A2=A3;IF(B2=B3;C2+0;C2+1);1)

A B C
1 License Plate Transp Doc Deliveries
2 AAA1111 65184 1
3 AAA1111 65186 2
4 AAA1111 65188 3
5 BBB2222 65195 1
6 BBB2222 65195 1
7 BBB2222 65201 2
8 CCC3333 65207 1
9 CCC3333 65207 1
10 DDD4444 65212 1
import pandas as pd


DF = pd.DataFrame({'License Plate': ["AAA1111","AAA1111","AAA1111","BBB2222","BBB2222","BBB2222","CCC3333","CCC3333","DDD4444"],
          'Transp Doc': [65184,65186,65188,65195,65195,65201,65207,65207,65212],
          'Deliveries': [1,2,3,1,1,2,1,1,1],
          })

我得到的最远的是使用这条线:

DF['Deliveries'] = DF['License Plate'].eq(DF['License Plate'].shift()).cumsum()

只计算上行是否相等,不考虑Transp Doc是否相同,换版不重置

找到重复的行(基于车牌和运输文档),这将导致布尔系列。反转系列,您可以将布尔值加起来作为整数 0 和 1(但还没有)。

然后根据车牌分组拆分这个关于更换车牌的系列。最后对这些组使用累积和(将布尔值添加为整数),并将结果分配给数据框中的新列。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'License Plate': ["AAA1111","AAA1111","AAA1111","BBB2222","BBB2222","BBB2222","CCC3333","CCC3333","DDD4444"],
          'Transp Doc': [65184,65186,65188,65195,65195,65201,65207,65207,65212],
          'Deliveries': [1,2,3,1,1,2,1,1,1],
          })
df['Deliveries'] = (~df.duplicated(['License Plate', 'Transp Doc'])).groupby(df['License Plate']).cumsum()
print(df)
  License Plate  Transp Doc  Deliveries
0       AAA1111       65184           1
1       AAA1111       65186           2
2       AAA1111       65188           3
3       BBB2222       65195           1
4       BBB2222       65195           1
5       BBB2222       65201           2
6       CCC3333       65207           1
7       CCC3333       65207           1
8       DDD4444       65212           1