pandasである条件でn件(行ずつ)加算

Question

やりたいこと

pandasの例のようなデータから条件に当てはまったものを直近n件数分カウントした合計を出したいです。
キューのように古いものは捨てるイメージです。
なるべくforを使わないようにしたいのですが、作業列を作らないと難しいでしょうか。

例

n = 3とし、直近3件分をカウントする場合

行数	条件	カウントしたい値	条件=='T'の直近n=3件分の合計	条件=='F'の直近n=3件分の合計
1	T	1	1	0
2	F	2	1	2
3	T	1	2	2
4	T	2	4	2
5	F	1	4	3
6	T	2	5	3
7	T	1	5	3
8	F	2	5	5
9	T	1	4	5
10	F	2	4	5

Comments

[firedfly]

「1行目、2行目と下っていきながら条件に合う行をn個までキューに詰めて、キュー内の値を合計する」
（例：1行目Tは1行目の値、2行目Tも1行目の値、3行目Tは1行目+3行目、4行目Tは1行目+3行目+4行目）
という理解で合っているでしょうか。

[sayaka1202]

条件に合う行の値を行数1からn件分合計し、最新の値が来た場合に更新したいという意味でした。
上記例の条件Tの場合、
行数1の時点で条件'T'の合計=0+1=1
行数3の時点で条件'T'の合計=1+1=2
行数4の時点で条件'T'の合計=2+2=4
# この時点で3件分カウントしたため、次回からは古い値(ここでは行数1で足した値の1)を見ないで次に来る新しい条件'T'の値を足したいのです。
行数6の時点で条件'T'の合計=4+2-1(行数1の値)=5
...

分かりづらくて申し訳ありません。

[firedfly]

計算方法はさておき、やりたいことはわかりました。

Answer 1

以下でどうでしょうか

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'flag':['T','F','T','T','F','T','T','F','T','F'],'val':[1,2,1,2,1,2,1,2,1,2]})

# 直近３件を集計
df['vT'] = df[df['flag'] == 'T']['val'].rolling(3,min_periods=1).sum()
df['vF'] = df[df['flag'] == 'F']['val'].rolling(3,min_periods=1).sum()

# NaNを直近の値で埋める。さらに残った先頭のNaNを０埋め
df['vT'] = df['vT'].ffill().fillna(0)
df['vF'] = df['vF'].ffill().fillna(0)

print(df)
"""
  flag  val   vT   vF
0    T    1  1.0  0.0
1    F    2  1.0  2.0
2    T    1  2.0  2.0
3    T    2  4.0  2.0
4    F    1  4.0  3.0
5    T    2  5.0  3.0
6    T    1  5.0  3.0
7    F    2  5.0  5.0
8    T    1  4.0  5.0
9    F    2  4.0  5.0
"""

Answer 2

こんにちは。

forループで1行ずつ
「条件に合う and 自行よりも小さい」行の末尾n行の値の合計を求めて
T・Fそれぞれの列に入れていくのはどうでしょう。

Comments

[sayaka1202]

やはりforを使うしかないのですね。
かなり遅くなるのでもう少し考えてみます。