根据其他列中的值对列中的值求和并附加到 df - python

Question

我有一个看起来像这样的 df： df here

Count 列给出的值要么是 0，要么是用零分隔的较大数字的延伸，例如0,0,0,0,4,4,4,4,4,4,0,0,0,0,0,0,6,6,6,6,6,6,6,0,0, 0,0.

我想对每段“angle_1frame_abs”列的值求和，并将其作为新列添加到 df，例如

计数：0,0,0,0,4,4,4,4,4,4,...

angle_1frame_abs: 2,1,3,4,2,2,2,3,4,3,...

新列：10,10,10,10,16,16,16,16,16,16,...

谢谢大家！

Answer 1

看来你需要的是将你的 df 分成具有相同连续值 Count 的段，并对每个段内的 angle_1frame_abs 求和，并将每个段的总和复制到每个段的行。

在您的情况下，我们不能使用 Count 作为 groupby 的密钥，因此我们需要一个新密钥：

new_key = (df['Count'].diff().abs() > 0).cumsum()

使用新密钥，我们可以求和：

the_sum = df.groupby( new_key )['angle_1frame_abs'].sum()

并通过新key

将求和结果复制回table

df['NewColumn'] = new_key.map(the_sum)

注意，我们用diff()找出线段的边界，用abs() > 0把边界值转换成True/False或1/0，然后用cumsum 通过利用 cumsum 不会在边界外（即段内）发生变化的事实来获取新密钥。

我使用以下假数据测试了我的代码

df = pd.DataFrame({
    'Count': [2,0,0,0,4,4,4,4,4,4,0,0,0,0,0,0,6,6,6,6,6,6,6,0,0,0,1], 
    'angle_1frame_abs': [np.nan,0,0,0,4,4,4,4,4,4,1,1,1,1,1,1,6,6,6,6,6,6,6,2,2,2,2],
})

根据其他列中的值对列中的值求和并附加到 df - python

Sum values in column based on values in other column and append to df - python

python

sum

append

dataframe

pandas