请帮忙。我有数据帧:
trade_type
0 -
1 Buy
2 -
3 -
4 Sell
5 Buy
6 -
7 Sell
8 -
9 Sell
10 -
我需要滚动计算所有这些!=“ - ”直到下一次更改并将其存储在新列“trade_ID”的每一行中,所以它看起来像这样:
trade_type trade_ID
0 - 0
1 Buy 1
2 - 1
3 - 1
4 Sell 2
5 Buy 3
6 - 3
7 Sell 4
8 - 4
9 Sell 5
10 - 5
我试着用:
df['trade_ID'] = (df.trade_type.shift(1) != df.trade_type).astype(int).cumsum()
但它将“ - ”视为新的变化,因此它不起作用。
用-
(在np.nan
之后)替换import numpy as np
并过滤series.notna()
并应用series.cumsum()
:
df['trade_ID']=df.trade_type.replace("-",np.nan).notna().cumsum()
print(df)
trade_type trade_ID
0 - 0
1 Buy 1
2 - 1
3 - 1
4 Sell 2
5 Buy 3
6 - 3
7 Sell 4
8 - 4
9 Sell 5
10 - 5