Pandas 数据框中的分组布尔值

Question

我有一个 Dataframe，在一列中有一系列随机的 True、False：

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

	一个
0	正确
1	错
2	正确
3	正确
4	错
5	错
6	正确
7	错
8	正确
9	错
10	错

我想要这个：（不知道如何用简单的词来解释它）

	一个	B
0	正确	1
1	错	2
2	正确	2
3	正确	2
4	错	3
5	错误	3
6	正确	3
7	错	4
8	正确	4
9	错	5
10	错误	5

我尝试了以下命令，但没有成功： df[A].shift() df[A].diff() df[A].eq()

非常感谢您的帮助。马蒂亚斯

Answer 1

IIUC，你可以试试：

df['B'] = (df.A.shift() & ~df.A).cumsum() + 1
# OR df['B'] = (df.A.shift() & ~df.A).cumsum().add(1)

输出：

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

Answer 2

一点逻辑diff

(~df.A.astype(int).diff().ne(-1)).cumsum()+1
Out[234]: 
0     1
1     2
2     2
3     2
4     3
5     3
6     3
7     4
8     4
9     5
10    5
Name: A, dtype: int32

Pandas 数据框中的分组布尔值

Group boolean values in Pandas Dataframe

python

boolean

pandas