如何计算循环数据框中满足条件的值？

Question

我有一个熊猫df，在Distanz 中有一个系列，在Zielcode 中有一个系列。我需要将 Distanz 除以重复的间隔数。所以第一个不为零的间隔将除以one，第二个除以three，第三个除以two。

Distanz    Zielcode
0.0         0
0.0         0
1.1         2
0.0         0
8.0         7
8.0         7
8.0         7
0.0         0
3.4         1
3.4         1
0.0         0

如何计算整个序列中满足此重复条件的区间数，并将值 distanz 除以该计数？

所需的输出应如下所示：

Distanz    Zielcode       Distanz - Output
0.0         0               0.0
0.0         0               0.0
1.1         2               1.1
0.0         0               0.0
8.0         7               2.7
8.0         7               2.7
8.0         7               2.7
0.0         0               0.0
3.4         1               1.7
3.4         1               1.7
0.0         0               0.0

Answer 1

我会将问题分成不同的步骤。

1. 识别重复元素：

   block = ((df['Distanz'].shift() != df['Distanz']) |
            (df['Zielcode'].shift() != df['Zielcode'])).cumsum()
   

   这给出了：

   0     1
   1     1
   2     2
   3     3
   4     4
   5     4
   6     4
   7     5
   8     6
   9     6
   10    7
   dtype: int32
   

2. 计算每个块的大小：

   count = df.groupby(block).apply(lambda x: x.assign(count=len(x))
                                   )['count'].reset_index(level=0, drop=True)
   

   这给出了：

   0     2
   1     2
   2     1
   3     1
   4     3
   5     3
   6     3
   7     1
   8     2
   9     2
   10    1
   Name: count, dtype: int64
   

3. 计算新列：

   df['Distanz - Output'] = df['Distanz'] / count
   

数据框变成：

    Distanz  Zielcode  Distanz - Output
0       0.0         0          0.000000
1       0.0         0          0.000000
2       1.1         2          1.100000
3       0.0         0          0.000000
4       8.0         7          2.666667
5       8.0         7          2.666667
6       8.0         7          2.666667
7       0.0         0          0.000000
8       3.4         1          1.700000
9       3.4         1          1.700000
10      0.0         0          0.000000