Pandas - 列中值之间的索引距离答案

【问题标题】：Pandas - index distance between values in columnsPandas - 列中值之间的索引距离
【发布时间】：2022-10-13 20:44:06
【问题描述】：

我有一个带有一系列虚拟列的数据框。我正在尝试使用索引值将“1”转换为从每个“1”到前一个“1”的距离。这也意味着我必须跳过第一个“1”，因为它没有距离，因为缺少前面的“1”。我在所需的输出中将其标记为“A”。

我之前问过一个类似的问题，我需要到特定列中的值的距离，但我没能适应这个问题： Distance between values in dataframe

如何实现 dfTarget 的输出？

先感谢您。

df = pd.DataFrame({'index': [240, 251, 282, 301, 321, 325, 328, 408], 'e1': ['0','1','0','0','0','0','1','0'], 'e2': ['1','0','1','0','0','1','0','0']})
df.set_index('index', inplace=True)
dfTarget = pd.DataFrame({'index': [240, 251, 282, 301, 321, 325, 328, 408], 'e1': ['0','A','0','0','0','0','77','0'], 'e2': ['A','0','42','0','0','43','0','0']})
dfTarget.set_index('index', inplace=True)

print(df)
print("------")
print(dfTarget)

      e1 e2
index      
240    0  1
251    1  0
282    0  1
301    0  0
321    0  0
325    0  1
328    1  0
408    0  0
------
       e1  e2
index        
240     0   A
251     A   0
282     0  42
301     0   0
321     0   0
325     0  43
328    77   0
408     0   0

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

使用自定义函数：

def get_diff(s):
    return (
    s.index.to_series()               # index to series
     [s.eq('1')].diff().fillna('A')   # keep 1s and get diff
     .reindex(s.index, fill_value=0)  # reindex with 0s
    )
    
dfTarget = df.apply(get_diff)

输出：

         e1    e2
index            
240       0     A
251       A     0
282       0  42.0
301       0     0
321       0     0
325       0  43.0
328    77.0     0
408       0     0

【讨论】：

非常感谢。它几乎就在那里。它似乎用 0 覆盖了第一个 1 并从下一个开始。
@AlbaTroes 您的初始索引是否已排序？它应该是
是的。在我的输出中，我得到和你一样的结果，但是，A 是 0，而 77 和 42 是 A
输入相同？哪个熊猫版本？
没有。我有一个错字。带来不便敬请谅解。效果很好 - 非常感谢。

【解决方案2】：

for col in df.columns:
    ix_list = list(df[df[col]==str(1)].index)  # get explicit index list
    for i in range(1,len(ix_list)): # this skips the first one
        previous = ix_list[i-1]
        df.loc[ix_list[i]][col] = ix_list[i] - ix_list[i-1]

【讨论】：