仅计算Pandas数据序列中的当前行和前一行

Question

python新手。我确信有一个非常简单的解决方案，但我正在努力寻找它。

我有一系列的正负数字。我想知道正数的百分比是多少。我已经完成了整个数据集的计算，但我希望在每一行上都进行计算。

我正在处理的数据集非常大，但这里有一个示例：

import pandas as pd

data = {'numbers': [100, 300, 150, -150, -75, -100]}

df = pd.DataFrame(data)

df['count'] = df['numbers'].count()
df['pct_positive'] = df.numbers[df.numbers > 0].count() / df['count']

print(df)

实际结果如下：

   numbers  count  pct_positive
0      100      6           0.5
1      300      6           0.5
2      150      6           0.5
3     -150      6           0.5
4      -75      6           0.5
5     -100      6           0.5

这是我想要的结果：

   numbers  count  pct_positive
0      100      1           1.0
1      300      2           1.0
2      150      3           1.0
3     -150      4           0.75
4      -75      5           0.66
5     -100      6           0.5

注意“count”和“pct_positive”是如何在期望结果中的每一行上计算的，并且只是实际结果中的总和。

Answer 1

在这种情况下，'Count'对于您的索引是多余的，因此您可以基于索引创建该列(或者只使用索引)。.cumsum一个布尔Series检查> 0，以获得除以'Count'后的正百分比。

df['Count'] = df.index+1
df['pct_pos'] = df.numbers.gt(0).cumsum()/df.Count

   numbers  Count  pct_pos
0      100      1     1.00
1      300      2     1.00
2      150      3     1.00
3     -150      4     0.75
4      -75      5     0.60
5     -100      6     0.50

另外，避免将列命名为'count'，因为它是一种方法。

Answer 2

尝试：

df.numbers.gt(0).cumsum().div(df.numbers.notnull().cumsum())

输出：

0    1.00
1    1.00
2    1.00
3    0.75
4    0.60
5    0.50
Name: numbers, dtype: float64

详细信息：

• Get sign of df.number检查正数是否大于0，然后对该列求和。
• 使用notnull对数字进行计数，以更改为布尔和累加。
• 将正数除以总计数。