如何计算循环数据帧中满足条件的值？

Question

我有一个熊猫df与一系列Distanz ，并在一系列Zielcode 。 我需要将 Distanz 除以重复的间隔数。 所以第一个不为零的间隔将被除以one ，第二个间隔除以three ，第三个间隔除以two 。

Distanz    Zielcode
0.0         0
0.0         0
1.1         2
0.0         0
8.0         7
8.0         7
8.0         7
0.0         0
3.4         1
3.4         1
0.0         0

如何计算整个系列中满足这种重复条件的区间数，并将值 distanz 除以该计数？

所需的输出应如下所示：

Distanz    Zielcode       Distanz - Output
0.0         0               0.0
0.0         0               0.0
1.1         2               1.1
0.0         0               0.0
8.0         7               2.7
8.0         7               2.7
8.0         7               2.7
0.0         0               0.0
3.4         1               1.7
3.4         1               1.7
0.0         0               0.0

Answer 1

我会分不同的步骤来解决这个问题。

1. 识别重复元素：

    block = ((df['Distanz'].shift() != df['Distanz']) | (df['Zielcode'].shift() != df['Zielcode'])).cumsum()

   这给出：

    0 1 1 1 2 2 3 3 4 4 5 4 6 4 7 5 8 6 9 6 10 7 dtype: int32

2. 计算每个块的大小：

    count = df.groupby(block).apply(lambda x: x.assign(count=len(x)) )['count'].reset_index(level=0, drop=True)

   这给出：

    0 2 1 2 2 1 3 1 4 3 5 3 6 3 7 1 8 2 9 2 10 1 Name: count, dtype: int64

3. 计算新列：

    df['Distanz - Output'] = df['Distanz'] / count

数据框变为：

    Distanz  Zielcode  Distanz - Output
0       0.0         0          0.000000
1       0.0         0          0.000000
2       1.1         2          1.100000
3       0.0         0          0.000000
4       8.0         7          2.666667
5       8.0         7          2.666667
6       8.0         7          2.666667
7       0.0         0          0.000000
8       3.4         1          1.700000
9       3.4         1          1.700000
10      0.0         0          0.000000