如何找到计数差异回到列表中的前一个零？

Question

我有以下列表

[7, 2, 0, 3, 4, 2, 5, 0, 3, 4]

结果列表是

[1, 2, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2]

用下面的逻辑得到的结果

对于每个值，将差值计算回前一个零（或系列的开头， 以更近者为准）。

我正在尝试实施，但无法获得。

那么如何找到之前的零位，从而得到那个系列呢？

我在下面尝试过，但不知何故失败了，这似乎不是一个好的解决方案

import pandas as pd



df = pd.DataFrame({'X': [7, 2, 0, 3, 4, 2, 5, 0, 3, 4]})

#print(df)

df_series = df['X']

print(df_series.iloc[-1])

target_series = pd.Series([])

#print(target_series)

def calculate_value(i,actual_index): 
    if(df_series.iloc[i-1] == 0):
        if(i < 0):
            zero_position = i + df_series.size-1
            if(actual_index - 0 < zero_position):
                target_series[actual_index]=actual_index+1
                return
            else:
                target_series[actual_index]=zero_position
                return
        else:
            target_series[actual_index]=target_series[actual_index]+1
            return
    else:
        if(i+df_series.size != actual_index):   
            calculate_value(i-1,actual_index)


for i in df.index:
    if(df_series[i]==0 and i!=0):
        target_series[i]=0
    elif(df_series[i]!=0 and i==0):
        target_series[i]=1
    else:
        calculate_value(i,i)


print(target_series)

Answer 1

如果您想要 Pandas 单线解决方案：

import pandas as pd

s = pd.Series([7, 2, 0, 3, 4, 2, 5, 0, 3, 4])

(s.groupby(s.eq(0).cumsum().mask(s.eq(0))).cumcount() + 1).mask(s.eq(0), 0).tolist()

输出：

[1, 2, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2]

Answer 2

如果你坚持列表，你可以很容易地得到你的结果：

l = [7, 2, 0, 3, 4, 2, 5, 0, 3, 4]
i = 0
r = []

for element in l:
    if element != 0:
        i += 1
    else:
        i = 0
    r.append(i)
r
#[1, 2, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2]

Answer 3

这里有一个适合您的解决方案：

a = [7, 2, 0, 3, 4, 2, 5, 0, 3, 4]

b = []
z_pos = -1
for i, n in enumerate(a):
    if n == 0:
        z_pos = i
    b.append(i - z_pos)
print(b)  # [1, 2, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2]

它没有使用任何太花哨的东西，所以我认为没有必要解释它的内部工作原理。但是，如果您有不清楚的地方，请告诉我。

Answer 4

如果你只想使用python，这里是解决方案：

a = [7, 2, 0, 3, 4, 2, 5, 0, 3, 4]
z = None
b = []
for i in range(len(a)):
    if a[i] != 0 and z== None:
        b.append(i+1)
    elif a[i] == 0:
        b.append(0)
        z = 0
    else:
        z += 1
        b.append(z)

b 是必需的列表。

Answer 5

这里是如何使用标准列表而不是 Pandas 数据框，但逻辑是一样的

arr = [7,2,0,3,4,5,1,0,2]
arr2 = []
counter = 1
for item in arr:
    if(item==0):
      counter = 0

    arr2.append(counter)
    counter+=1

print(arr2)

你可以看到代码在here工作。

一些解释：

您想要的是数组中两个0 之间的counter。 因此，您循环遍历数组，每次遇到0 时都会重置计数器，并在每次循环迭代时插入计数器的值。

Answer 6

如果你喜欢简洁而不是可读性或有效性，你也可以使用这个：

a = [7, 2, 0, 3, 4, 2, 5, 0, 3, 4]
distances = [([0]+a)[:idx][::-1].index(0) for idx in range(1, len(a)+2)][1:]

这给出了预期的结果：

print(distances)
>> [1, 2, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2]

Answer 7

没有 for 循环或应用的解决方案，只是一些 pandas groupby 有趣。

我们使用

df = pd.DataFrame({'X': [7, 2, 0, 3, 4, 2, 5, 0, 3, 4]})

# make a new column with zeros at zeros and nans elsewhere
df = df.assign(idx_from_0=df.loc[df.X==0])

nul = df['idx_from_0'].isnull()
df.assign(idx_from_0=nul.groupby((nul.diff() == 1).cumsum()).cumsum())

Out[1]:
    X   idx_from_0
0   7   1.0
1   2   2.0
2   0   0.0
3   3   1.0
4   4   2.0
5   2   3.0
6   5   4.0
7   0   0.0
8   3   1.0
9   4   2.0

cumsum 前向填充加一取自 this answer。