我的 Pandas 資料框中有一列以下列命名為 FailureLabel
ID FailureLabel
0 1 1
1 2 1
2 3 1
3 4 0
4 5 0
5 6 0
6 7 0
7 8 1
8 9 1
9 10 0
10 11 0
11 12 1
12 13 1
我想unique_id為此列分配一個，以便每個 1 都有一個唯一的 id，而所有零 下一個都有一個共同的“唯一 id”。
我嘗試使用以下代碼，
df['unique_id'] = (df['FailureLabel'] | (df['FailureLabel']!=df['FailureLabel'].shift())).cumsum()
這給了我以下輸出，
ID FailureLabel unique_id
0 1 1 1
1 2 1 2
2 3 1 3
3 4 0 4
4 5 0 4
5 6 0 4
6 7 0 4
7 8 1 5
8 9 1 6
9 10 0 7
10 11 0 7
11 12 1 8
12 13 1 9
但我渴望的是，
ID FailureLabel unique_id
0 1 1 1
1 2 1 2
2 3 1 3
3 4 0 4
4 5 0 4
5 6 0 4
6 7 0 4
7 8 1 4
8 9 1 5
9 10 0 6
10 11 0 6
11 12 1 6
12 13 1 7
uj5u.com熱心網友回復：
使用Series.shift回填第一個值，通過比較1，并添加累計總和：
df['unique_id'] = df['FailureLabel'].shift().bfill().eq(1).cumsum()
print (df)
ID FailureLabel unique_id
0 1 1 1
1 2 1 2
2 3 1 3
3 4 0 4
4 5 0 4
5 6 0 4
6 7 0 4
7 8 1 4
8 9 1 5
9 10 0 6
10 11 0 6
11 12 1 6
12 13 1 7
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