连续对某一行进行熊猫栏操作

Question

我有这样的熊猫资料：

    second          block
0   1               a
1   2               b
2   3               c
3   4               a
4   5               c

这是一个连续的数据，我想得到一个新的列，它是当前块和下一次重复之间的时间差。

    second          block     freq
0   1               a         3 //(4-1)
1   2               b         0 //(not repeating)
2   3               c         2 //(5-3)
3   4               a         0 //(not repeating)
4   5               c         0 //(not repeating)

我试着得到独特的街区列表。然后是如下所示的for循环。

for i in unique_block:
    df['freq'] = df['timestamp'].shift(-1) - df['timestamp']

我不知道如何为行索引1,3,4获得0，因为数据太大了。这是没有效率的。这不管用。

谢谢。

Answer 1

使用groupby + diff(periods=-1)。乘以-1，得到差分约定，并用0填充and。

df['freq'] = (df.groupby('block').diff(-1)*-1).fillna(0)

   second block  freq
0       1     a   3.0
1       2     b   0.0
2       3     c   2.0
3       4     a   0.0
4       5     c   0.0

Answer 2

您可以在您的群中使用shift和transform：

df['freq'] = df.groupby('block').second.transform(lambda x: x.shift(-1) - x).fillna(0)
>>> df
   second block  freq
0       1     a   3.0
1       2     b   0.0
2       3     c   2.0
3       4     a   0.0
4       5     c   0.0

Answer 3

使用

df.groupby('block').second.apply(lambda x : x.diff().shift(-1)).fillna(0)
Out[242]: 
0    3.0
1    0
2    2.0
3    0
4    0
Name: second, dtype: float64