import pandas as pd
training_data = pd.DataFrame()
training_data['a'] = [401,401.2,410,420,425,426, 426.1]
training_data['b'] = [1,1,2,2,2,3,3]
training_data['condition'] = [True, False, True, True, True,False, False]
我的训练数据:a b condition
401 1 True
401.2 1 False
410 2 True
420 2 True
425 2 True
426 3 False
426.1 3 False
期望的输出:a b condition
401 2 True (1+1)
410 2 True
420 2 True
425 8 True (2+3+3)
已删除所有 False 条件,并添加了带有修改值的“b”列。我怎样才能得到这个想要的输出?
我知道使用
.cumsum()
和training_data.query('condition').groupby('grp').agg()
最佳答案
我们来 cumsum
out = training_data.groupby(training_data['condition'].cumsum()).agg({'a':'first','b':'sum','condition':'first'})
Out[271]:
a b condition
condition
1 401.0 2 True
2 410.0 2 True
3 420.0 2 True
4 425.0 8 True
关于python - Pandas 将多行作为一行,添加特定列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/65439688/