panda在列上使用cumsum，但是重置了count

Question

This帖子和{a2}帖子让我很接近，但我还没能解决我的问题。在

我有一个df看起来像：

     2017-04-03    2017-04-04    2017-04-05    2017-04-06
id                                                                         
0           0.0        active           0.0           0.0   
1           0.0        active           0.0        active   
2           0.0           0.0           0.0           0.0 

我想对每行的0进行计数，并将它们放入一个字符串中对数据进行编码，但是每当没有连续的零时，计数就需要重置。在

对于上述df，输出df如下所示：

^{pr2}$

这个函数让我非常接近，但不考虑重置累计数，它只是对行中所有零实例求和。在

def inactive(s):
     np.where(s == 0, 'inactive_' + (s.eq(0).cumsum()).astype(str), s)

df.apply(inactive, 1)

Answer 1

有点迂回，但可以通过对每一行应用groupby操作，然后使用np.where有选择地将值应用于原始行。在

def f(x):
    return x.groupby(x.ne(x.shift()).cumsum()).cumcount() + 1

i = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
j = 'inactive_' + i.apply(f, axis=1).astype(str)

df[:] = np.where(i.ne(0), df.values, j)

df

    2017-04-03  2017-04-04  2017-04-05  2017-04-06
id                                                
0   inactive_1      active  inactive_1  inactive_2
1   inactive_1      active  inactive_1      active
2   inactive_1  inactive_2  inactive_3  inactive_4

Answer 2

您可以使用：

#convert to numeric, NaNs for non numeric
df1 = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
#count consecutive values with reset
a = df1 == 0
b = a.cumsum(axis=1)
c = b-b.where(~a, axis=1).ffill(axis=1).fillna(0).astype(int)

print (c)
    2017-04-03  2017-04-04  2017-04-05  2017-04-06
id                                                
0            1           0           1           2
1            1           0           1           0
2            1           2           3           4


#replace by mask 
df = df.mask(c != 0, 'inactive_' + c.astype(str))
print (df)
    2017-04-03  2017-04-04  2017-04-05  2017-04-06
id                                                
0   inactive_1      active  inactive_1  inactive_2
1   inactive_1      active  inactive_1      active
2   inactive_1  inactive_2  inactive_3  inactive_4

计时：

^{pr2}$

---

def jez(df):
    df1 = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
    #count consecutive values
    a = df1 == 0
    b = a.cumsum(axis=1)
    c = b-b.where(~a, axis=1).ffill(axis=1).fillna(0).astype(int)
    #replace by mask 
    return df.mask(c != 0, 'inactive_' + c.astype(str))

def f(x):
    return x.groupby(x.ne(x.shift()).cumsum()).cumcount() + 1

def col(df):

    i = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
    j = 'inactive_' + i.apply(f, axis=1).astype(str)

    df[:] = np.where(i.ne(0), df.values, j)

    return(df)

注意事项：

性能确实取决于数据。在