熊猫系列真或假的条纹

Question

我正在努力解决如何在熊猫系列中显示True或False的条纹。

数据：

p = pd.Series([True,False,True,True,True,True,False,False,True]) 

0  True 
1 False 
2  True 
3  True 
4  True 
5  True 
6 False 
7 False 
8  True 
dtype: bool 

我试过p.diff()，但不知道怎么算的False值这个生成显示我所需的输出这是如下：

0  0 
1  0 
2  0 
3  1 
4  2 
5  3 
6  0 
7  1 
8  0 

Answer 1

您可以使用创建consecutives组cumcount比较，如果p不与shift版p和cumsum等于：

print (p.ne(p.shift())) 
0  True 
1  True 
2  True 
3 False 
4 False 
5 False 
6  True 
7 False 
8  True 
dtype: bool 

print (p.ne(p.shift()).cumsum()) 
0 1 
1 2 
2 3 
3 3 
4 3 
5 3 
6 4 
7 4 
8 5 
dtype: int32 

print (p.groupby(p.ne(p.shift()).cumsum()).cumcount()) 
0 0 
1 0 
2 0 
3 1 
4 2 
5 3 
6 0 
7 1 
8 0 
dtype: int64 

谢谢MaxU另一种解决方案：

print (p.groupby(p.diff().cumsum()).cumcount()) 
0 0 
1 0 
2 0 
3 1 
4 2 
5 3 
6 0 
7 1 
8 0 
dtype: int64 

Answer 2

另一种替代解决方案是创建的累积和Series并减去p为0的最近累计和。然后翻转p并做同样的事情。最后多Series在一起：

c = p.cumsum() 
a = c.sub(c.mask(p).ffill(), fill_value=0).sub(1).abs() 
c = (~p).cumsum() 
d = c.sub(c.mask(~(p)).ffill(), fill_value=0).sub(1).abs() 

print (a) 
0 0.0 
1 1.0 
2 0.0 
3 1.0 
4 2.0 
5 3.0 
6 1.0 
7 1.0 
8 0.0 
dtype: float64 

print (d) 
0 1.0 
1 0.0 
2 1.0 
3 1.0 
4 1.0 
5 1.0 
6 0.0 
7 1.0 
8 1.0 
dtype: float64 

print (a.mul(d).astype(int)) 
0 0 
1 0 
2 0 
3 1 
4 2 
5 3 
6 0 
7 1 
8 0 
dtype: int32