Python重置列中间隔的累积总和答案

【问题标题】：Python reset cumulative sum over intervals in a columnPython重置列中间隔的累积总和
【发布时间】：2020-03-12 00:04:27
【问题描述】：

我正在尝试按间隔进行累积总和，即。如果下一个要累加的值为 0，则 cumsum 被重置为零。下面是一个示例，下面是所需的结果。我曾尝试使用 numpy 'convolve' 和 'groupby' 但无法想出一种方法来进行重置，除非创建一个循环遍历所有行的 def。我缺少一个聪明的方法吗？请注意，“x”列中的实数数据是由 0 分隔的实数。

import numpy as np
import pandas as pd

a = pd.DataFrame([[0,0],[1,0],[1,0],[1,0],[0,0],[0,0],[0,0],[0,0],[0,0],[0,0],\
[0,0],[0,0],[0,0],[0,0],[1,0],[1,0],[0,0]], columns=["x","y"])

def patch(k):
  k["z"] = k.x.cumsum()
  return k

print(patch(a))

当前输出：

    x  y  z
0   0  0  0
1   1  0  1
2   1  0  2
3   1  0  3
4   0  0  3
6   0  0  3
7   0  0  3
9   0  0  3
10  0  0  3
12  0  0  3
13  1  0  4
15  1  0  5
16  0  0  5

期望的输出：

    x  y  z
0   0  0  0
1   1  0  1
2   1  0  2
3   1  0  3
4   0  0  0
6   0  0  0
7   0  0  0
9   0  0  0
10  0  0  0
12  0  0  0
13  1  0  1
15  1  0  2
16  0  0  0

【问题讨论】：

标签： python pandas cumsum

【解决方案1】：

在 cumsum 上进行分组：

a['z'] = a.groupby(a['x'].eq(0).cumsum())['x'].cumsum()

输出：

    x  y  z
0   0  0  0
1   1  0  1
2   1  0  2
3   1  0  3
4   0  0  0
6   0  0  0
7   0  0  0
9   0  0  0
10  0  0  0
12  0  0  0
13  1  0  1
15  1  0  2
16  0  0  0

【讨论】：

@uMdRupert y 和这有什么关系？
有史以来最快的答案。还没有弄清楚它是如何工作的，但是谢谢。
@QuangHoang 我认为如果下一个总和值为 0，而不是下一个 x 值，则操作希望重置 cumsum。 IE。如果y 在4 行中为1，则cumsum 应增加到4。不完全确定，但这是我对这个问题的解释。
@uMdRupert 你预料到我的下一个问题。我想先知道如何为一列做。
@MikeB2019x 如果您希望另一列将x 替换为y 在groupby 内，即a.groupby(a['y'].eq(0).cumsum())['x'].cumsum()。