计算数据框中持续的连胜

Question

我有一组体育比赛的数据，其形式如下：

winner = ['A', 'A', 'B', 'C', 'A', 'C', 'C', 'B']
loser =  ['B', 'C', 'A', 'A', 'B', 'A', 'B', 'C']
P1 =     ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B']
P2 =     ['B', 'C', 'B', 'C', 'B', 'C', 'C', 'C']
P1_win = [ 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0]

df = pd.DataFrame({'winner': winner, 'loser': loser, 'P1':P1, 'P2':P2, 'P1_win':P1_win})
df

我想计算 P1 和 P2 的持续连胜。然而，当我这样做时，当 P_win == 0 时，连胜不会重置。

我用来计算条纹的代码是：

condition = df.P1_win.eq(0)
df['Reset'] = condition.groupby(df.P1_win).cumsum() #reset need to be 0. If P_win == 0, reset the line
df['P1_win_Streak'] = df.P1_win.mask(condition, 0).groupby([df.winner, df.Reset]).cumsum()

发生的情况是，每当一个 streak 结束时，0 就会成功输入到 streak 列中，但 streak 会从之前的值开始，如图所示：

在我的实际数据集中，它最终是这样的：

非常感谢任何帮助取消这个问题！

Answer 1

这可能就是你想要的：

# Create a variable to indicate consecutive groups
groups = (df['P1_win'] != df['P1_win'].shift(1)).cumsum()

# Reset the count when encountering a zero value
df['count'] = df.groupby(groups)['P1_win'].cumsum()

这会导致：

希望这有帮助。

Answer 2

进行矢量化似乎很困难，但这可能适用于较小的情况（在迭代以使其更快之前<1 million row) dfs (you could also convert to numpy with

df.to_numpy

）：

def calc_streaks(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    player_streaks = {}
    p1_streak = []
    p2_streak = []

    for _, row in df.iterrows():
        player_streaks[row['loser']] = 0
        player_streaks[row['winner']] = player_streaks.get(row['winner'], 0) + 1

        p1_streak.append(player_streaks[row['P1']])
        p2_streak.append(player_streaks[row['P2']])

    df['P1_streak'] = p1_streak
    df['P2_streak'] = p2_streak
    return df

输出：

  winner loser P1 P2  P1_win  P1_streak  P2_streak
0      A     B  A  B       1          1          0
1      A     C  A  C       1          2          0
2      B     A  A  B       0          0          1
3      C     A  A  C       0          0          1
4      A     B  A  B       1          1          0
5      C     A  A  C       0          0          2
6      C     B  B  C       0          0          3
7      B     C  B  C       0          1          0