对某些数字之间的索引所在的行求和- Pandas Python
对某些数字之间的索引所在的行求和- Pandas Python
提问于 2018-02-21 04:01:22
我有一个csv，格式如下
Time Marker
0 2104 21
1 2109 20
2 2485 21
3 2491 20
4 2867 22
5 2997 2
6 3248 23我想统计一下Marker==20之间的21，22和23的事件，唯一有效的标记是夹在20个代码之间的，所以前21个是无效的。多个有效标记可以出现在书签标记的20对内，因此我需要在一对20之间出现21、22和23的计数。
因此，在上面的示例中，只有索引2可能是有效代码，因为它介于两个20之间。
我有一个满足Marker==20条件的索引列表
Indexrange = df.index[df['Marker'] == 20].tolist()
[1,
3,
10,
19,
22,
25,
29,
32,]如何遍历索引列表并计算每对20的21、22、23的发生率？
到目前为止，我有：
TwentyOnes=0
TwentyTwos=0
TwentyThrees=0
for i in Indexrange:
for index, row in df.iterrows():
if index.between(i, i+1):
if Marker == 21
Count_of_21s +=
if Marker == 22
Count_of_22s +=
if Marker == 23
Count_of_23s +=
else:
InvalidCount+=但我得到了
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-4a72c2a77924> in <module>()
5 for i in Indexrange:
6 for index, row in df.iterrows():
----> 7 if index.between(i,i+1):
8 print(index, row['Marker'])
AttributeError: 'int' object has no attribute 'between'如何才能仅获取IndexRange中索引之间的20对之间的值？
期望的输出为: Counts_of_21s = int，Counts_of_22s = int，Counts_of_23s = int，InvalidCount = int
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-02-21 04:13:32
看起来你需要
df.groupby(df.Marker.eq(20).cumsum()).Marker.value_counts()
Out[1013]:
Marker Marker
0 21 1
1 20 1
21 1
2 2 1
20 1
22 1
23 1
Name: Marker, dtype: int64更新
df=df.assign(yourid=df.Marker.eq(20).cumsum())
df.loc[(df.yourid<df.yourid.max())&(df.yourid>df.yourid.min())&(df.Marker!=20),:].groupby('yourid').Marker.value_counts()
Out[1021]:
yourid Marker
1 21 1
Name: Marker, dtype: int64Stack Overflow用户
发布于 2018-02-21 05:21:40
这是我的解决方案：
import pandas as pd
csv_df = pd.read_csv('between.txt')
markers = csv_df['Marker'].tolist()
indexrange = csv_df.index[csv_df['Marker'] == 20].tolist()
list_dicts = []
for x in range(len(indexrange)-1):
currentgroup = {'21': markers[indexrange[x]:indexrange[x+1]].count(21),
'22': markers[indexrange[x]:indexrange[x+1]].count(22),
'23': markers[indexrange[x]:indexrange[x+1]].count(23)
}
list_dicts.append(currentgroup)
i = 1
for list in list_dicts:
print(f'Grouping {i}', list)
i = i+1温的要好得多。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/48893307
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