他の列のローリング関数の結果に応じてpandas DataFrame列の値を計算する方法

Question

理解のための非常に単純な例です。

目的は、別の列のローリング関数の結果に応じて、pandas DataFrame列の値を計算することです。

私は、次のデータフレームがあります。

import numpy as np 
import pandas as pd 

s = pd.Series([1,2,3,2,1,2,3,2,1])  
df = pd.DataFrame({'DATA':s, 'POINTS':0}) 

df 

注：私もStackOverflowの編集ウィンドウでJupyterノートブックの結果をフォーマットする方法がわからないので、私はコピー＆ペーストイメージ、私はあなたの許しを請う。

カラムは、観測データを示す。 POINTSカラムは、0に初期化され、以下で説明するように、DATAカラムに適用される「ローリング」関数の出力を収集するために使用されます。ただ、例えば= 4

nwin = 4 

ウィンドウを設定し

、"ローリング" 機能は、最大を計算します。

ここで、私が必要とするものを説明するために図面を使用しましょう。各反復について

、圧延機能は、ウィンドウ内のデータの最大値を計算します。その後、最大データの同じインデックスにあるPOINTが1

インクリメントされ、最終的な結果は次のとおりです。

あなたは、Pythonのコードで私を助けることができますか？

本当にありがとうございます。

ジルベルトが

、お時間を事前にありがとうございP.S. Jupyterノートブックの書式設定されたセルをStackoverflow編集ウィンドウにコピーアンドペーストする方法も提案できますか？ありがとうございました。

Answer 1

IIUC @IanSによって説明（おかげで再び！）、あなたが列を更新するには

In [75]: np.array([df.DATA.rolling(4).max().shift(-i) == df.DATA for i in range(4)]).T.sum(axis=1) 
Out[75]: array([0, 0, 3, 0, 0, 0, 3, 0, 0]) 

を行うことができます。

In [78]: df = pd.DataFrame({'DATA':s, 'POINTS':0}) 

In [79]: df.POINTS += np.array([df.DATA.rolling(4).max().shift(-i) == df.DATA for i in range(4)]).T.sum(axis=1) 

In [80]: df 
Out[80]: 
    DATA POINTS 
0  1  0 
1  2  0 
2  3  3 
3  2  0 
4  1  0 
5  2  0 
6  3  3 
7  2  0 
8  1  0 

Answer 2

import pandas as pd 

s = pd.Series([1,2,3,2,1,2,3,2,1])  
df = pd.DataFrame({'DATA':s, 'POINTS':0}) 

df.POINTS=df.DATA.rolling(4).max().shift(-1) 
df.POINTS=(df.POINTS*(df.POINTS==df.DATA)).fillna(0)