값이 0 인 변수가있는 데이터 세트가 있습니다.은 python, pandas에서 보유합니다.
출력 방법은 다음과 같습니다.
가변 - 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0
플래그 - 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 4
마다 변수 변경 0 플래그 씩 증가해야 1이고, 다음 0을 만날 때까지 동일하게 유지되어야합니다.
저는 SAS에서 Python으로 코드 변환을하고 있습니다. SAS에서는 꽤 쉬웠지만 팬더에서는 어려웠습니다. SAS와 같은 팬더에 특정 보존 기능이 있습니까? 나는 팬더 문서에서 어떤 기능도 보지 못합니다.
미리 감사드립니다.
난 당신이 0 및 cumsum과 비교할 필요가 있다고 생각 : 이것처럼
,
s = pd.Series([ 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0])
print (s)
0 0
1 1
2 1
3 1
4 0
5 1
6 1
7 1
8 0
9 1
10 1
11 0
dtype: int64
s1 = (s == 0).cumsum()
print (s1)
0 1
1 1
2 1
3 1
4 2
5 2
6 2
7 2
8 3
9 3
10 3
11 4
dtype: int32
df = pd.DataFrame({'Variable': [ 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0]})
df['Flag'] = (df.Variable == 0).cumsum()
print (df)
Variable Flag
0 0 1
1 1 1
2 1 1
3 1 1
4 0 2
5 1 2
6 1 2
7 1 2
8 0 3
9 1 3
10 1 3
11 0 4
대신 팬더를 사용하는, 당신이 루프를 사용할 수 있습니다
a='0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0'
flags=[]
flag=0
for i in list(a.split()):
if int(i)==0:
flag+=1
flags.append(flag)
else:
flags.append(flag)
print flags
출력 :
[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4] 답변에 대한
감사합니다. 나는 누적 합계를 원하지 않는다, 나는 플래그 변수 값이 가변 열에서 0을 만났을 때 카운트 1만큼 증가하기를 원한다. – Haritha
이해한다면 neww 열이 필요한지 잘 모르겠습니까? 그런 다음 마지막 편집을 봅니다. – jezrael