Python 如何计算数据帧中组内列中连续值的数量？

我有一个数据框，上面有一名战士的所有战斗、战斗编号（即，如果是他们的第一次、第二次等），以及他们是否赢得了战斗。我想计算一名战士在当前战斗之前获得的连续胜利数（即不包括他们是否赢得当前战斗）。我目前正在Spyder中使用Python 3.7

假设我们有以下数据帧，其中，如果战斗机赢得了战斗，win=1：

df = pd.DataFrame({'fighter' : ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], 
                  'fight_number' :  ['1', '2', '3', '4', '1', '2', '3', '1', '2'],
                  'win' : [0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1]})

我知道，要计算所有行的连胜记录，我可以通过以下方式实施建议的解决方案：

产生：

  fighter fight_number  win  streak
0       A            1    0       0
1       A            2    0       0
2       A            3    1       1
3       A            4    1       2
4       B            1    1       3
5       B            2    1       4
6       B            3    0       0
7       C            1    1       1
8       C            2    1       2

但我需要的是将这种方法应用于数据帧的子组（即每个战斗机），并且在连胜计数中不包括当前战斗的结果。所以，我基本上是想让拳手在比赛中保持目前的连胜

因此，本例中的目标输出为：

  fighter fight_number  win  streak
0       A            1    0       0
1       A            2    0       0
2       A            3    1       0
3       A            4    1       1
4       B            1    1       0
5       B            2    1       1
6       B            3    0       2
7       C            1    1       0
8       C            2    1       1

---

我非常感谢在这方面能得到的任何建议，因为我对Python非常陌生。

我提出的一个解决方案的灵感来自于之前发布（但已删除）的一个答案：

这将生成目标输出：

  fighter fight_number  win  streak
0       A            1    0     0.0
1       A            2    0     0.0
2       A            3    1     0.0
3       A            4    1     1.0
4       B            1    1     0.0
5       B            2    1     1.0
6       B            3    0     2.0
7       C            1    1     0.0
8       C            2    1     1.0

它似乎也适用于其他测试示例：

df2 = pd.DataFrame({'fighter' : ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], 
                  'fight number' :  ["1", "2", "3", "4", "5", "6", "1", "2", "3", "1", "2"],
                  'win' : [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1]}) 

grouper = (df2.win != df2.win.shift()).cumsum()
df2['streak'] = df2.groupby(['fighter', grouper]).cumsum()
df2['streak'] = df2.groupby('fighter')['streak'].shift(1).fillna(0)

   fighter fight number  win  streak
0        A            1    1     0.0
1        A            2    1     1.0
2        A            3    0     2.0
3        A            4    1     0.0
4        A            5    0     1.0
5        A            6    1     0.0
6        B            1    1     0.0
7        B            2    1     1.0
8        B            3    0     2.0
9        C            1    1     0.0
10       C            2    1     1.0

---

值

2

对于

index=6

是正确的？是的，因此它表明在战斗机B的第3场比赛中，他们赢得了最后两场比赛。

grouper = (df.win != df.win.shift()).cumsum()
df['streak'] = df.groupby(['fighter', grouper]).cumsum()
df['streak'] = df.groupby('fighter')['streak'].shift(1).fillna(0)

  fighter fight_number  win  streak
0       A            1    0     0.0
1       A            2    0     0.0
2       A            3    1     0.0
3       A            4    1     1.0
4       B            1    1     0.0
5       B            2    1     1.0
6       B            3    0     2.0
7       C            1    1     0.0
8       C            2    1     1.0

df2 = pd.DataFrame({'fighter' : ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'], 
                  'fight number' :  ["1", "2", "3", "4", "5", "6", "1", "2", "3", "1", "2"],
                  'win' : [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1]}) 

grouper = (df2.win != df2.win.shift()).cumsum()
df2['streak'] = df2.groupby(['fighter', grouper]).cumsum()
df2['streak'] = df2.groupby('fighter')['streak'].shift(1).fillna(0)

   fighter fight number  win  streak
0        A            1    1     0.0
1        A            2    1     1.0
2        A            3    0     2.0
3        A            4    1     0.0
4        A            5    0     1.0
5        A            6    1     0.0
6        B            1    1     0.0
7        B            2    1     1.0
8        B            3    0     2.0
9        C            1    1     0.0
10       C            2    1     1.0