我有一个如下 struct 的df，其中A是分类变量，t是秒数，X是期望的输出:
| A | t | X |
|---|---|---|
| 1 | 0.0 | 0 |
| 1 | 3.2 | 3.2 |
| 1 | 3.9 | 3.9 |
| 1 | 18.0 | 18 |
| 1 | 27.4 | 27.4 |
| 3 | 47.4 | 0 |
| 3 | 50.2 | 2.9 |
| 3 | 57.2 | 9.8 |
| 3 | 64.8 | 17.4 |
| 3 | 76.4 | 29.1 |
| 2 | 80.5 | 0 |
| 1 | 85.3 | 0 |
| 1 | 87.4 | 2.1 |
我希望X是自A列更改值以来的秒数.
我可以在一个大的for循环中做到这一点，但它太慢/计算成本太高.
我试图通过执行以下操作来获取更改后的行数，但并不完全正确，并且不确定如何从那里为更改建立索引:
g = df[A].transform(lambda x: x.diff().ne(0).cumsum())
df[X] = df[A].cumcount() + 1
使用groupby.transform('first')获得每个组的第一个值，然后从t中减go 以下值:
# group consecutive values
group = df['A'].ne(df['A'].shift()).cumsum()
df['X'] = df['t'].sub(df.groupby(group)['t'].transform('first'))
输出:
A t X
0 1 0.0 0.0
1 1 3.2 3.2
2 1 3.9 3.9
3 1 18.0 18.0
4 1 27.4 27.4
5 3 47.4 0.0
6 3 50.2 2.8
7 3 57.2 9.8
8 3 64.8 17.4
9 3 76.4 29.0
10 2 80.5 0.0
11 1 85.3 0.0
12 1 87.4 2.1