Python 连续的TRUE'；每四个季度轮班一次

我有以下数据帧：

Quarter      Tic  var
0            AAL  False
1            AAL  True
2            AAL  True
3            AAL  False
4            MSFT True
5            MSFT True
6            MSFT False
7            MSFT False
8            MSFT False
9            MSFT True
10           MSFT True
11           MSFT False

我想计算去年同一季度中连续几个季度的真实值（4个周期的变化）和相同的tic值，并将其作为一个新列。所以，我想对tic的每个唯一值都这样做。所需输出为：

Quarter      tic  var    output
0            AAL  False  0
1            AAL  True   1
2            AAL  True   1
3            AAL  False  0
4            MSFT True   1
5            MSFT True   1
6            MSFT False  0
7            MSFT False  0
8            MSFT False  0
9            MSFT True   2
10           MSFT True   1
11           MSFT False  0

---

我应该如何做到这一点？

您可以尝试

groupby

：

quarters = np.arange(len(df))%4
blocks = (1-df['var'].astype(int)).groupby(quarters).cumsum()
df['output'] = df['var'].astype(int).groupby([blocks,quarters]).cumsum()

输出：

---

请您与我们分享您目前掌握的代码，并解释您的困境。您的输出没有显示您正在寻找的模式。。你介意在这里放点灯吗？哦，我知道你现在想要什么…是按索引分组的吗？您是否正在向groupby函数发送？@adirabargil按相同长度的数组分组。我正在将

[0,1,2,3,0,1,2,3，…]

传递给groupby，这表示我要按

4

的步骤对行进行分组。无论如何，您应该删除错误行中的值。@QuangHoang首先感谢您的帮助。不过，您的输出与所需的输出之间存在一些细微的差异。例如，第6季度的输出应该为0，但它给出了1@t.pellegrom对不起，我错过了连续的部分。请参阅更新的答案。

    Quarter    var  output
0         0  False       0
1         1   True       1
2         2   True       1
3         3  False       0
4         4   True       1
5         5   True       2
6         6  False       0
7         7  False       0
8         8  False       0
9         9   True       3
10       10   True       1
11       11  False       0