【Pandas】条件一致する行で区切ってグルーピングしたい

Question

前提・実現したいこと

python,pandasで条件に合う行までを一つのグループとして、新たな列['count']に数字を振りたい

発生している問題

	A	B
0	a	10
1	b	20
2	c	30
3	d	40
4	a	50
5	e	60
6	a	10
7	g	20
8	h	30
9	y	40
10	a	50

このようなデータが存在する際に

	A	B	count
0	a	10	0
1	b	20	0
2	c	30	0
3	d	40	0
4	a	50	1
5	e	60	1
6	a	10	2
7	g	20	2
8	h	30	2
9	y	40	2
10	a	50	3

['A'] == aとなる行からを一つのグループとして、['count']列に数字を振りたいです

試したこと

.cumsum()を利用してcountの数字を増やしていこうと思ったのですが、aを区切りにグルーピングする方法がわかりません

Comments

[bsdfan]

解決済みなので、こちらに。
cumsumを使う方法です。
df['count'] = (df['A'] == 'a').cumsum() - 1

[niwatorinancha]

ありがとうございます！

[ppaul]

df['A'][0]が'a'でない場合もあるなら、1引かない方が良いかもしれないですね。

Answer 1

遅ればせながら、cumsumで1行で計算する例。

A列の値が'a'の行だけTrue、それ以外はFalseとなるシリーズを生成し、それに対してcumsumを使うと、1,1,1,1,2,2,3,3,3,3,4 というシリーズが得られ、それを-1すれば目的の値になる。

import pandas as pd
import io

txt = """
A,B
a,10
b,20
c,30
d,40
a,50
e,60
a,10
g,20
h,30
y,40
a,50
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(txt))

df['count'] = (df['A'] == 'a').cumsum() - 1

print(df)

    A   B  count
0   a  10      0
1   b  20      0
2   c  30      0
3   d  40      0
4   a  50      1
5   e  60      1
6   a  10      2
7   g  20      2
8   h  30      2
9   y  40      2
10  a  50      3

Comments

[Daregada]

おう、質問への追記に書いてあったわ。

Answer 2

cumsumはピンとこなかったので、別例として。

import io
import pandas as pd
import numpy as np
data = """    A    B
0    a    10
1    b    20
2    c    30
3    d    40
4    a    50
5    e    60
6    a    10
7    g    20
8    h    30
9    y    40
10    a    50"""
df = pd.read_table(io.StringIO(data), delimiter="\s+")
df["count"] = np.nan
df["count"][df["A"] == "a"] = [i for i in range(sum(df["A"] == "a"))]
print(df)
#   A   B  count
# 0   a  10    0.0
# 1   b  20    NaN
# 2   c  30    NaN
# 3   d  40    NaN
# 4   a  50    1.0
# 5   e  60    NaN
# 6   a  10    2.0
# 7   g  20    NaN
# 8   h  30    NaN
# 9   y  40    NaN
# 10  a  50    3.0

df = df.fillna(method='ffill')
print(df)
#     A   B  count
# 0   a  10    0.0
# 1   b  20    0.0
# 2   c  30    0.0
# 3   d  40    0.0
# 4   a  50    1.0
# 5   e  60    1.0
# 6   a  10    2.0
# 7   g  20    2.0
# 8   h  30    2.0
# 9   y  40    2.0
# 10  a  50    3.0

Comments

[niwatorinancha]

助かりました　素早くわかりやすい回答、本当にありがとうございました