在python中，通过计数0的次数在一列接一列中出现子集。

Question

我有一些典型的股票数据。我希望创建一个名为"Volume_Count“的列，它将计算每个季度的0卷天数。我的最终目标是在一个季度内清除所有零成交量超过5天的股票。通过创建本列，我可以为子集Vol_Count > 5编写一个简单的语句。

典型的数据集：

Stock     Date      Qtr     Volume
 XYZ     1/1/19   2019 Q1     0
 XYZ     1/2/19   2019 Q1     598
 XYZ     1/3/19   2019 Q1     0 
 XYZ     1/4/19   2019 Q1     0
 XYZ     1/5/19   2019 Q1     0
 XYZ     1/6/19   2019 Q1     2195
 XYZ     1/7/19   2019 Q1     0
 ... ... and so on (for multiple stocks and quarters)

这就是我试过的-一艘1班轮-

df = df.groupby(['stock','Qtr'], as_index=False).filter(lambda x: len(x.Volume == 0) > 5) 

然而，如前所述，这产生了不一致的结果。

我只想将股票从数据集中移除5天或更多天的卷== 0的季度。

注意:我有多个股票和Qtr在我的数据集中，因此它是必要的群Qtr，股票。

期望输出:我希望保留数据集，但如果qtr的卷=0超过5天，则删除它们的所有库存。这可能意味着股票不在2019年Q1的数据集中(因为Vol.==0 >5天)，而是在2019年的df中(Vol.==0<5天).

Answer 1

试试这个：

df[df['Volume'].eq(0).groupby([df['Stock'],df['Qtr']]).transform('sum') < 5]

详细信息。

1. 首先，拿出您的dataframe的音量列，并检查它对于每个记录是否为零。
2. 接下来，将该列按'Stock‘和'Qtr’列分组，并从步骤1获得每个True值的和，使用groupby和transform将该总和分配给每个记录。
3. 从之和创建布尔序列，其中True小于5，并使用该序列对原始数据进行布尔索引。