根据循环条件创建一个新列（while、list id、counter、timestamp...）

Question

我想用这个数据框创建一个新的时间戳列：

                     Timestamp                          Flag
0  2019-10-21  07:48:28.272688                           end
1  2019-10-21  07:48:28.449916                           end 
2  2019-10-21  07:48:26.740378                         begin
3  2019-10-21  07:48:26.923764                         begin
4  2019-10-21  07:48:41.689466                           end
5  2019-10-21  07:48:37.306045                         begin
6  2019-10-21  07:58:00.774449                           end
7  2019-10-21  07:57:59.223986                         begin
8  2019-10-21  08:32:37.004455                           end
9  2019-10-21  08:32:35.755252                         begin

原理很简单：

1. 计数器从 0 开始

2. 对于每一行，如果我有一个结束 => 计数器 +=1 否则（我有一个开始）=> 计数器 -=1

3. 当 counter == 0 => 将时间戳的 id 保存在列表中

4. 当 counter = 0 时，必须保存下一行
5. 当循环结束时，用与 Timestamp 列的 id 对应的值填充新列 'New_Timestamp。

所以结果一定是：

                     Timestamp                          Flag
0  2019-10-21  07:48:28.272688                           end 
2  2019-10-21  07:48:26.740378                         begin
3  2019-10-21  07:48:26.923764                         begin
4  2019-10-21  07:48:41.689466                           end
5  2019-10-21  07:48:37.306045                         begin
6  2019-10-21  07:58:00.774449                           end
7  2019-10-21  07:57:59.223986                         begin
8  2019-10-21  08:32:37.004455                           end
9  2019-10-21  08:32:35.755252                         begin                        

因为： First end => counter = 1 (save(first row), ct = 2, ct = 1(save), ct = 0 (save), (save) ct = 1; ct =0 (save)...

目前我无法将相应的值添加到 ID 中，也许我在代码中忘记了 (a) 个条件。

我的一段代码：

counter = 0
i = 0

while i < len(df):

  id_timestamp_to_save = []


  if df.loc[i, 'Flag'] == 'end':
    counter +=1
    if counter == 1:
      id_timestamp_to_save = list(range(i))


  else:
    counter -=1
    if counter == 0:
      id_timestamp_to_save = list(range(i))


  df['New_Timestamp'] = df['New_Timestamp'].assign(id_timestamp_to_save)
  i+=1

请帮帮我。

Answer 1

根据您的逻辑，只需将end替换为1并以-1 begin ，然后cumsum ：

counters = df.Flag.map({'end':1,'begin':-1}).cumsum().eq(0)
df[counters | counters.shift(fill_value=True)]

输出：

                    Timestamp   Flag
0 2019-10-21  07:48:28.272688    end
3 2019-10-21  07:48:26.923764  begin
4 2019-10-21  07:48:41.689466    end
5 2019-10-21  07:48:37.306045  begin
6 2019-10-21  07:58:00.774449    end
7 2019-10-21  07:57:59.223986  begin
8 2019-10-21  08:32:37.004455    end
9 2019-10-21  08:32:35.755252  begin