在新值上重置的累积和，没有循环答案

【问题标题】：Cumulative sum that resets on new value, without a loop在新值上重置的累积和，没有循环
【发布时间】：2021-07-27 00:36:57
【问题描述】：

我需要帮助来计算在条件发生变化时重置的累积总和。我使用了一个循环，但数据集太重了。也尝试使用这两个链接，但我无法获得我想要的输出。我无法从数据框中删除重复项，因为我需要示例表中未显示的信息。

Cumulative sum that resets based on the year

Pandas cumulative count

我有 License Plate 和 Transp Doc 列，需要一个名为 Deliveries 的新列，条件是：如果它是相同的车牌和相同的 Transp Doc，则视为 1 次交付，但如果是不同的 Transp Doc 加 1，如果不是相同的 License Plate 则重置累计和。我基于此方法的 excel 公式（在单元格 C3 上设置）将是 =IF(A2=A3;IF(B2=B3;C2+0;C2+1);1)

	A	B	C
1	License Plate	Transp Doc	Deliveries
2	AAA1111	65184	1
3	AAA1111	65186	2
4	AAA1111	65188	3
5	BBB2222	65195	1
6	BBB2222	65195	1
7	BBB2222	65201	2
8	CCC3333	65207	1
9	CCC3333	65207	1
10	DDD4444	65212	1

import pandas as pd


DF = pd.DataFrame({'License Plate': ["AAA1111","AAA1111","AAA1111","BBB2222","BBB2222","BBB2222","CCC3333","CCC3333","DDD4444"],
          'Transp Doc': [65184,65186,65188,65195,65195,65201,65207,65207,65212],
          'Deliveries': [1,2,3,1,1,2,1,1,1],
          })

我得到的最远的是使用这条线：

DF['Deliveries'] = DF['License Plate'].eq(DF['License Plate'].shift()).cumsum()

只求上一行是否相等，不考虑Transp Doc是否相同，换版时不重置。

【问题讨论】：

标签： python cumulative-sum

【解决方案1】：

找到重复的行（基于车牌和 transp doc），这将产生一个布尔系列。反转系列，您可以将布尔值加起来为整数 0 和 1（但还没有）。

然后通过按车牌分组来拆分这个关于更换车牌的系列。最后使用这些组的累积总和（将布尔值添加为整数），并将结果分配给数据框中的新列。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'License Plate': ["AAA1111","AAA1111","AAA1111","BBB2222","BBB2222","BBB2222","CCC3333","CCC3333","DDD4444"],
          'Transp Doc': [65184,65186,65188,65195,65195,65201,65207,65207,65212],
          'Deliveries': [1,2,3,1,1,2,1,1,1],
          })
df['Deliveries'] = (~df.duplicated(['License Plate', 'Transp Doc'])).groupby(df['License Plate']).cumsum()
print(df)

  License Plate  Transp Doc  Deliveries
0       AAA1111       65184           1
1       AAA1111       65186           2
2       AAA1111       65188           3
3       BBB2222       65195           1
4       BBB2222       65195           1
5       BBB2222       65201           2
6       CCC3333       65207           1
7       CCC3333       65207           1
8       DDD4444       65212           1

【讨论】：