设置值之间的最小间距

Question

我有以下对列value进行排序的数据框：

df = pd.DataFrame({'variable': {0: 'Chi', 1: 'San Antonio', 2: 'Dallas', 3: 'PHL', 4: 'Houston', 5: 'NY', 6: 'Phoenix', 7: 'San Diego', 8: 'LA', 9: 'San Jose', 10: 'SF'}, 'value': {0: 191.28, 1: 262.53, 2: 280.21, 3: 283.08, 4: 290.75, 5: 295.72, 6: 305.6, 7: 357.89, 8: 380.07, 9: 452.71, 10: 477.67}})

输出：

       variable   value

0           Chi  191.28

1   San Antonio  262.53

2        Dallas  280.21

3           PHL  283.08

4       Houston  290.75

5            NY  295.72

6       Phoenix  305.60

7     San Diego  357.89

8            LA  380.07

9      San Jose  452.71

10           SF  477.67

我想找到相邻值之间的距离小于 10 的值：

df['value'].diff() < 10

输出：

0     False

1     False

2     False

3      True

4      True

5      True

6      True

7     False

8     False

9     False

10    False

Name: value, dtype: bool

现在我想平均间隔那些True彼此太接近的值。这个想法是取True序列之前的第一个值 (280.21) 并将 5 添加到每个下一个True值（累积和）：第一个True= 280 + 5，第二个True= 280 + 5 + 5，第三个True= 280 + 5 + 5...

预期输出：

       variable   value

0           Chi  191.28

1   San Antonio  262.53

2        Dallas  280.21 

3           PHL  285.21 <-

4       Houston  290.21 <-

5            NY  295.21 <-

6       Phoenix  300.21 <-

7     San Diego  357.89

8            LA  380.07

9      San Jose  452.71

10           SF  477.67

我的解决方案：

mask = df['value'].diff() < 10

df.loc[mask, 'value'] = 5

df.loc[mask | mask.shift(-1), 'value'] = last_day[mask | mask.shift(-1), 'value'].cumsum()

也许有一个更优雅的。

Answer 1

让我们试试这个：df = pd.DataFrame({'variable': {0: 'Chi', 1: 'San Antonio', 2: 'Dallas', 3: 'PHL', 4: 'Houston', 5: 'NY', 6: 'Phoenix', 7: 'San Diego', 8: 'LA', 9: 'San Jose', 10: 'SF'}, 'value': {0: 191.28, 1: 262.53, 2: 280.21, 3: 283.08, 4: 290.75, 5: 295.72, 6: 305.6, 7: 357.89, 8: 380.07, 9: 452.71, 10: 477.67}})s = df['value'].diff() < 10add_amt = s.cumsum().mask(~s) * 5df_out = df.assign(value=df['value'].mask(add_amt.notna()).ffill() + add_amt.fillna(0))df_out输出：&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;variable&nbsp; &nbsp;value0&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;Chi&nbsp; 191.281&nbsp; &nbsp;San Antonio&nbsp; 262.532&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; Dallas&nbsp; 280.213&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;PHL&nbsp; 285.214&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;Houston&nbsp; 290.215&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; NY&nbsp; 295.216&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;Phoenix&nbsp; 300.217&nbsp; &nbsp; &nbsp;San Diego&nbsp; 357.898&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; LA&nbsp; 380.079&nbsp; &nbsp; &nbsp; San Jose&nbsp; 452.7110&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;SF&nbsp; 477.67