다른 열에서 롤링 함수의 결과에 따라 pandas DataFrame 열의 값을 계산하는 방법

Question

아주 이해하기 쉬운 간단한 예입니다.

목표는 다른 열에서 롤링 기능의 결과에 따라 팬더 DataFrame 열의 값을 계산하는 것입니다.

나는 다음과 같은 DataFrame 있습니다

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 

참고 : 나는 심지어 유래 편집 창에서 Jupyter 노트북 결과를 포맷하는 방법을 모른다, 그래서 복사 및 붙여 넣기 이미지, 뭐라 구요.

데이터 열은 관찰 된 데이터를 보여줍니다. POINTS 열은 0으로 초기화되며 다음에서 설명하는 것처럼 DATA 열에 적용되는 "롤링"기능의 출력을 수집하는 데 사용됩니다.

윈도우 = 단지 예

nwin = 4 

4 은 "롤링"함수는 최대를 산출 설정한다.

이제 내가 필요한 것을 설명하기 위해 그림을 사용하겠습니다.

모든 반복에 대한

압연 함수는 윈도우 데이터의 최대 값을 계산하게하고; 다음 최대 DATA의 같은 인덱스의 POINT 1.

최종 결과에 의해 증가된다 :

당신이 파이썬 코드를 좀 도와 줄래?

정말 고맙습니다.
는
지우베르투에게, 당신의 시간을 사전에

추신 : 감사합니다 Jupyter Notebook 형식의 셀을 Stackoverflow 편집 창에 복사하여 붙여 넣는 방법을 제안 할 수 있습니까? 고맙습니다.

Answer 1

IIUC @IanS에 의해 설명 (! 다시 한번 감사), 당신은

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]) 

이 열 업데이트하려면 수행 할 수 있습니다

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)