python cummaxのリセット方法(cummaxの利用が絶対条件ではない)

Question

pythonで上がり下がりがある時系列データグラフ(DataFrame)を、
現状、以下のようにcummaxを用いて一度上がったら落とさないデータに修正してグラフ描画しています。

df_cummax = df.cummax()

このcummax後のグラフを、何かしらのフラグ(別DataFrame)が立ったtimestampのときに、
リセットする良い方法がありましたら教えていただきたいです。よろしくお願いします。
↓イメージ(以下の理想波形のような波形を描画したいです。cummaxの利用は絶対条件ではありません。)

Answer 1

flagの前後でグループ分けを行い、df.groupby().apply()にて cummax()を行ったら良いかと思います

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 適当なデータを作成
t = np.arange(0, 2, 0.01)
df = pd.DataFrame({'data':np.sin(2*np.pi*t), 'flag':0}, index=t)
df.loc[1,'flag'] = 1

# flagの前後でgroup分けを行い、cummax()を実行
df['data2'] = df.groupby(df['flag'].cumsum(), group_keys=False).apply(lambda d: d['data'].cummax())

# 確認
df[['data','data2']].plot()
plt.show()

Comments

[goma-goma]

回答いただきありがとうございます！
上記内容でうまくいきました！

しかし、flagが一つもたっていないとき(df['flag']がすべて'0'であるとき)に以下のようなエラーが出てしまいます。
Wrong number of items passed 200, placement implies 1

こちら改善する方法ありますでしょうか？
(flagが立っていなければグラフを一度も落とさない方法はありますでしょうか？)
ご確認いただけますと幸いです。
よろしくお願いします。

[magichan]

遅くなりました
groupby() のパラメータに squeeze=True のパラメータを追加してみてください
↓
df['data2'] = df.groupby(df['flag'].cumsum(), group_keys=False, squeeze=True).apply(lambda d: d['data'].cummax())

[goma-goma]

うまく動きました！
ありがとうございます！！