¿Cuál es la mejor manera de verificar si las últimas filas de un marco de datos de pandas cumplen una condición?

2
Marcel Mendes Reis 2020-01-18 22:06.

Me quedé atascado al intentar crear una nueva columna que es una columna de verificación basada en la columna 'señal'. Si las últimas cinco filas (incluida la última) son 1, devolvería 1, si las últimas cinco filas (incluida la última) son 0, devolvería 0, todo lo demás sería el último valor de verificación, así:

Tengo el siguiente marco de datos:

       signal
index        
0           1
1           1
2           1
3           1
4           1
5           1
6           0
7           0
8           0
9           0
10          0
11          0
12          0
13          1
14          0
15          1
16          1
17          1
18          1
19          1

Me gustaría algo como esto:

       signal  check
index                
0           1       1
1           1       1
2           1       1
3           1       1
4           1       1
5           1       1
6           0       1
7           0       1
8           0       1
9           0       1
10          0       0
11          0       0
12          0       0
13          1       0
14          0       0
15          1       0
16          1       0
17          1       0
18          1       0
19          1       1

¡Agradecería cualquier tipo de ayuda!

¡Gracias!

2 answers

3
Andy L. 2020-01-19 07:45.

Trate rolling.sumde cortar dfy ffill,bfill

df['check'] = df[df.rolling(5).sum().isin([0, 5])].ffill().bfill()

Out[540]:
       signal  check
index
0           1    1.0
1           1    1.0
2           1    1.0
3           1    1.0
4           1    1.0
5           1    1.0
6           0    1.0
7           0    1.0
8           0    1.0
9           0    1.0
10          0    0.0
11          0    0.0
12          0    0.0
13          1    0.0
14          0    0.0
15          1    0.0
16          1    0.0
17          1    0.0
18          1    0.0
19          1    1.0

Si quieres un checknúmero entero, solo suma en cadenaastype(int)

df['check'] = df[df.rolling(5).sum().isin([0, 5])].ffill().bfill().astype(int)
3
wingedsubmariner 2020-01-19 05:28.

Desea utilizar una ventana móvil sobre su marco de datos, seguida de fillna:

def allSame(x):
    if (x == 1).all():
        return 1.0
    elif (x == 0).all():
        return 0.0
    else:
        return np.nan

df['signal'] = df.rolling(5).apply(allSame, raw=False).fillna(method="ffill")

rollingdevuelve un objeto de ventana rodante sobre varios elementos (5 en este caso). El objeto de ventana es similar a un marco de datos, pero en lugar de tener filas, tiene ventanas sobre las filas del marco de datos original. Podemos usar su applymétodo para convertir cada ventana móvil en un valor, convirtiendo el objeto de la ventana móvil en un marco de datos. El applymétodo toma una función que puede convertir de un ndarray a un valor de salida apropiado.

Aquí pasamos a applyuna función que devuelve 1 o 0 si las 5 filas de la ventana son todas 1 o 0 respectivamente, y de lo contrario devuelve NaN. Como resultado, obtenemos un nuevo marco de datos con valores que son 1, 0 o NaN. Luego usamos fillnaen este marco de datos para sobrescribir los valores de NaN con el primer valor 1 o 0 anterior. Finalmente, fusionamos el marco de datos resultante con el marco de datos original, creando la columna "señal".

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