Python 按随机事件对数据帧进行分组，并使用组计数设置一个新列

我一直在努力对数据集进行分类；也许有人能帮我或者给我指出正确的方向

我有一个数据帧，其中包含一系列事件，这些事件一个接一个地发生，在某个随机点，一个事件被注册到其中一列中。看起来是这样的：

       Timestamp         Event
0  10/26/2015 22:50:15     0
1  10/26/2015 22:50:46     0
2  10/26/2015 22:50:50     0
3  10/26/2015 22:50:51     0
4  10/26/2015 22:51:15     1
5  10/26/2015 22:51:47     0
6  10/26/2015 22:52:38     0
7  10/26/2015 22:54:46     1
8  10/26/2015 22:55:46     0

       Timestamp         Event   Group
0  10/26/2015 22:50:15     0     1
1  10/26/2015 22:50:46     0     1
2  10/26/2015 22:50:50     0     1
3  10/26/2015 22:50:51     0     1
4  10/26/2015 22:51:15     1     1
5  10/26/2015 22:51:47     0     2
6  10/26/2015 22:52:38     0     2
7  10/26/2015 22:54:46     1     2

我需要创建一个新列，用于标识在每次事件“1”之前发生的每组记录。并在该组中设置一个计数器。结果应该是这样的：

       Timestamp         Event
0  10/26/2015 22:50:15     0
1  10/26/2015 22:50:46     0
2  10/26/2015 22:50:50     0
3  10/26/2015 22:50:51     0
4  10/26/2015 22:51:15     1
5  10/26/2015 22:51:47     0
6  10/26/2015 22:52:38     0
7  10/26/2015 22:54:46     1
8  10/26/2015 22:55:46     0

       Timestamp         Event   Group
0  10/26/2015 22:50:15     0     1
1  10/26/2015 22:50:46     0     1
2  10/26/2015 22:50:50     0     1
3  10/26/2015 22:50:51     0     1
4  10/26/2015 22:51:15     1     1
5  10/26/2015 22:51:47     0     2
6  10/26/2015 22:52:38     0     2
7  10/26/2015 22:54:46     1     2

请注意，现在导致“1”事件的记录在结果中被忽略。

您可以在

事件

列上使用

cumsum（）

，每当遇到

1

时，该列将提供一个新的组id。结合

shift（）

，您将能够按预期创建

组

列：

df['Group'] = df.Event.shift().cumsum().fillna(0) + 1

df.loc[df.index <= df.Event.iloc[::-1].idxmax()]   
# to filter trailing zero records 

---

谢谢，@Psidom！你的答案很好！我能再问一件事吗？如果事件是倒数，“1”表示无事件，“0”表示实际事件，该怎么办？您需要使用

~df.event

或

1-df.event

将其反转为此格式。