PANDAS依靠條件

我正在嘗試使用'groupby'製表條件的變化，但我很難過，並且會很感激任何指導。我有一個數據幀，如下所示：PANDAS依靠條件

SUBJECT TYPE 
1   1 
1   2 
1   2 
2   1 
2   1 
3   1 
3   3 
3   5

我想生成以表格形式列出的任何積極的變化的聲明中，忽略任何負變化，併產生每個受試者變化的計數。例如，的輸出上面會：

Subject TYPE 
1   1 
2   0 
3   2

我是否需要創建一個使用熊貓的if/else語句，或者是有一個更簡單的方法來實現這一目標使用峯會？也許像...

def tabchange(type, subject): 
    current_subject = subject[0] 
    type_diff = type - type 
    j = 1 
    for i in range(1,len(type)): 
     type_diff[i] = type[i] - type[i-j] 
     if subject[i] == current_subject: 
      if type_diff[i] > 0: 
       new_row = 1 
       j += 1 
      else: 
       j = 1 
     else: 
      new_row[i] = 0 
      current_subject = subject[i] 
    return new_row

來源

2016-06-13 AMS

你能請張貼的實際代碼：之後，再由SUBJECT分組，結果由TYPE列計數True S上的號碼獲得？ – wind85

@@ AMS您可以通過正面和負面的變化來定義您的意思 – Merlin

當差異發生時，會發生正面變化：row2 - row1> 0;當差異row2 - row1 <0時會導致負面變化 – AMS

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({'SUBJECT': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3], 
        'TYPE': [1, 2, 2, 1, 1, 1, 3, 5]}) 
grouped = df.groupby('SUBJECT') 
df['TYPE'] = grouped['TYPE'].diff() > 0 
result = grouped['TYPE'].agg('sum')

產生

SUBJECT 
1 1.0 
2 0.0 
3 2.0 
Name: TYPE, dtype: float64

以上，df由SUBJECT分組和Diff在拍攝TYPE列：

In [253]: grouped = df.groupby('SUBJECT'); df['TYPE'] = grouped['TYPE'].diff() > 0 

In [254]: df 
Out[254]: 
    SUBJECT TYPE 
0  1 False 
1  1 True 
2  1 False 
3  2 False 
4  2 False 
5  3 False 
6  3 True 
7  3 True

In [255]: result = grouped['TYPE'].agg('sum'); result 
Out[255]: 
SUBJECT 
1 1.0 
2 0.0 
3 2.0 
Name: TYPE, dtype: float64

來源

2016-06-13 01:10:23 unutbu

PANDAS依靠條件

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