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<p>我有以下数据帧<code>dfgeo</code>:</p> <pre><code> x y z zt n k pv span geometry 0 6574878.210 4757530.610 1152.588 1 8 4 90 57.63876043929083 POINT (6574878.210 4757530.610) 1 6574919.993 4757570.314 1174.724 0 138.6733617172676 POINT (6574919.993 4757570.314) 2 6575020.518 4757665.839 1177.339 0 302.14812028088545 POINT (6575020.518 4757665.839) 3 6575239.548 4757873.972 1160.156 1 8 4 90 154.5778555448033 POINT (6575239.548 4757873.972) 4 6575351.603 4757980.452 1202.418 0 125.77721657819234 POINT (6575351.603 4757980.452) 5 6575442.780 4758067.093 1199.297 0 131.65377203050443 POINT (6575442.780 4758067.093) 6 6575538.217 4758157.782 1192.914 1 8 4 90 99.73509645559476 POINT (6575538.217 4758157.782) 7 6575594.625 4758240.033 1217.442 0 254.95055120769572 POINT (6575594.625 4758240.033) 8 6575738.820 4758450.289 1174.477 0 198.23448987983204 POINT (6575738.820 4758450.289) </code></pre> <p>我想对<code>zt==1</code>之间的<code>span</code>列的值求和:</p> <pre><code>def summarize(group): s = group['zt'].eq(1).cumsum() return group.groupby(s).agg( D=('span', 'sum') ) dfzp=summarize(dfgeo) print(dfzp) </code></pre> <p>打印输出:</p> <pre><code>zt 1 57.63876043929083138.6733617172676302.14812028... 2 154.5778555448033125.77721657819234131.6537720... 3 99.73509645559476254.95055120769572198.2344898... 4 137.49102047762113226.75941023488875102.731299... 5 223.552487532538871.61932167407961 6 217.28304840632796141.34049561326185237.708809... </code></pre> <p>示例所需输出是zt和值1之间的子数据帧的总和</p> <pre><code>zt 1 498.44 2 412.007 3 (sum between zt==1 ) ... </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>如果期望的结果是“dfgeo”子集上的“span”之和,有条件地为zt==1,我将尝试:</p> <pre><code>a = dfgeo[dfgeo['zt']==1] x = a['span'].sum() </code></pre>
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