팬더에 반복 된 블록 계산하기

Question

다음과 같은 데이터 프레임이 있으며 클래스 블록에 기반하여 얼마나 많은 유사한 블록이 표시되었는지를 기준으로 전체 블록에 레이블을 붙이려고합니다. 연속적인 클래스 값에 동일한 숫자가 지정됩니다. 같은 클래스 블록이 나중에 나오면 숫자가 증가합니다. 새로운 클래스 블록이 생기면 1으로 초기화됩니다.

df = DataFrame(zip(range(10,30), range(20)), columns = ['a','b']) 
df['Class'] = [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 'a', 'a', 'a', 'a', np.nan, np.nan,'a', 'a', 'a', 'a', 'a', np.nan, np.nan, 'b', 'b','b'] 

    a b Class 
0 10 0 NaN 
1 11 1 NaN 
2 12 2 NaN 
3 13 3 NaN 
4 14 4  a 
5 15 5  a 
6 16 6  a 
7 17 7  a 
8 18 8 NaN 
9 19 9 NaN 
10 20 10  a 
11 21 11  a 
12 22 12  a 
13 23 13  a 
14 24 14  a 
15 25 15 NaN 
16 26 16 NaN 
17 27 17  b 
18 28 18  b 
19 29 19  b 

샘플 출력은 다음과 같습니다

a b Class block_encounter_no 
0 10 0 NaN NaN 
1 11 1 NaN NaN 
2 12 2 NaN NaN 
3 13 3 NaN NaN 
4 14 4 a 1 
5 15 5 a 1 
6 16 6 a 1 
7 17 7 a 1 
8 18 8 NaN NaN 
9 19 9 NaN NaN 
10 20 10 a 2 
11 21 11 a 2 
12 22 12 a 2 
13 23 13 a 2 
14 24 14 a 2 
15 25 15 NaN NaN 
16 26 16 NaN NaN 
17 27 17 b 1 
18 28 18 b 1 
19 29 19 b 1 

Answer 1

솔루션 mask로 :

df['block_encounter_no'] = (df.Class != df.Class.shift()).mask(df.Class.isnull()) 
           .groupby(df.Class).cumsum() 
print (df) 
    a b Class block_encounter_no 
0 10 0 NaN     NaN 
1 11 1 NaN     NaN 
2 12 2 NaN     NaN 
3 13 3 NaN     NaN 
4 14 4  a     1.0 
5 15 5  a     1.0 
6 16 6  a     1.0 
7 17 7  a     1.0 
8 18 8 NaN     NaN 
9 19 9 NaN     NaN 
10 20 10  a     2.0 
11 21 11  a     2.0 
12 22 12  a     2.0 
13 23 13  a     2.0 
14 24 14  a     2.0 
15 25 15 NaN     NaN 
16 26 16 NaN     NaN 
17 27 17  b     1.0 
18 28 18  b     1.0 
19 29 19  b     1.0 

Answer 2

이 작업을 수행 :

df['block_encounter_no'] = \ 
    np.where(df.Class.notnull(), 
      (df.Class.notnull() & (df.Class != df.Class.shift())).cumsum(), 
      np.nan)