новый столбец с порядковым номером в пандах, условно увеличенный

Вопрос:

Учитывая кадр данных с такими данными:

>>> df
    data
0  START
1   blah
2   blah
3   blah
4   blah
5    END
6  START
7   blah
8   blah
9    END

Каков наиболее эффективный способ назначить новый столбец с порядковым номером, который увеличивается на каждые START? Это мой желаемый результат:

>>> df
    data  number
0  START       1
1   blah       1
2   blah       1
3   blah       1
4   blah       1
5    END       1
6  START       2
7   blah       2
8   blah       2
9    END       2

Что я сделал

Это отлично работает, но довольно медленно (это будет применяться к гораздо большему фрейму данных, и я уверен, что есть лучший способ сделать это:

counter = 0
df = df.assign(number = 0)
for i, row in df.iterrows():
    if row['data'] == 'START':
        counter += 1
    df.loc[i, 'number'] = counter

Чтобы воспроизвести пример кадра данных

import pandas as pd
data = ['blah'] * 10
data[0], data[6] = ['START'] * 2
data[5], data[-1] = ['END'] * 2

df = pd.DataFrame({'data':data})

python pandas dataframe
person sacuL    schedule 08.02.2018    source источник
comment
Это может помочь: stackoverflow.com/questions/40900195/pandas-cumulative-count   -  person wkzhu    schedule 08.02.2018

Ответы (1)


arrow_upward
5
arrow_downward

Вот один из способов

df.data.eq('START').cumsum()
Out[74]: 
0    1
1    1
2    1
3    1
4    1
5    1
6    2
7    2
8    2
9    2
Name: data, dtype: int32

После назначения его обратно

df['number']=df.data.eq('START').cumsum()
df
Out[76]: 
    data  number
0  START       1
1   blah       1
2   blah       1
3   blah       1
4   blah       1
5    END       1
6  START       2
7   blah       2
8   blah       2
9    END       2
person BENY    schedule 08.02.2018