ich bin immer noch bei der Ansatzfindung und am überlegen wie ich am besten anfangen kann. Leider habe ich nix vergleichbares im Internet gefunden - vielleicht könnt ihr mir ein paar Tipps geben.
Dafür habe ich einen kleinen Beispieldatensatz erstellt; Ausgangssituation:
ich möchte die Daten auf eine bestimme Art aufbereiten, und zwar so dass fortlaufend Längen für Classes (C1 bis C4) aufsummiert werden - und das dabei einerseits das Feld Position und andererseits das Feld NUMBER als "Trennung" dienen. Ich denke ein Bild beschreibt es besser:
Die Längen werden entsprechend mit (END - START) bestimmt.
Hier die Excel-Datei: https://easyupload.io/vb86lh
hier auf den Button klicken (nicht auf den anderen Kram):
Das hier ist bisher mein Beginn:
Code: Alles auswählen
import pandas as pd
d = {
'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40],
'CLASS': ['C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C'],
'NUMBER': [21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22],
'START': [0, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000, 1100, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100, 2200, 2300, 2400, 2500, 2600, 2700, 2800, 2900, 3000, 3100, 3200, 3300, 3400, 3500, 3600, 3700, 3800, 3900],
'END': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000, 1100, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000, 2100, 2200, 2300, 2400, 2500, 2600, 2700, 2800, 2900, 3000, 3100, 3200, 3300, 3400, 3500, 3600, 3700, 3800, 3900, 4000],
'POSITION': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A'],
'VALUE': [4.4, 3.8, 3.7, 2.9, 1.7, 1.7, 2.8, 2.0, 2.5, 1.6, 1.9, 2.9, 2.7, 2.8, 3.5, 3.5, 2.7, 2.8, 3.5, 3.5, 2.7, 2.3, 1.3, 3.5, 3.6, 3.9, 3.6, 2.9, 2.2, 1.6, 1.1, 3.6, 3.9, 3.7, 3.6, 4.0, 3.6, 4.1, 5.0, 3.9]
}
df = pd.DataFrame(data=d)
for number in df['NUMBER'].unique().tolist():
print('to do')