熊猫-根据特定条件查找数据框中是否存在值

斯科特·马丁

我有一个数据框架，其中包含票证列表以及其冲刺和状态，如下所示：

ticket,sprint,status
101,sprint_1,Closed
102,sprint_1,Open
103,sprint_2,Working
103,sprint_3,Fixed
103,sprint_4,Fixed
103,sprint_5,Open
103,sprint_6,Closed

我正在尝试查找不在Closed特定冲刺中的票，如果它们是其中的另一个冲刺。

在给定的样本集中，我们看到票证102未在给定的sprint中完成，但没有将来的sprint，这是票证103从sprint_2移到sprint_3并在sprint_3中关闭的一部分。

我试图添加不在Closed给定冲刺中的查找票证，如果它们有另一个条目用于将来的冲刺

预期产量：

ticket,sprint,status,part_of_future_sprint_if_not_closed,no_future_sprint_planned_open_tickets
101,sprint_1,Closed,0,0
102,sprint_1,Open,0,1
103,sprint_2,Working,1,0
103,sprint_3,Fixed,1,0
103,sprint_4,Fixed,1,0
103,sprint_5,Open,1,0
103,sprint_6,Closed,0,0

耶斯列尔

采用：

#test equal
m1 = df['status'].eq('Open')
#test all duplicated tickets
m2 = df['ticket'].duplicated(keep=False)
#test all duplicated sprints
m3 = df['sprint'].duplicated(keep=False)
#test equal
m4 = df['status'].eq('Closed')
#test if at least one Open per group
m5 = m1.groupby(df['ticket']).transform('any')

df['part_of_future_sprint_if_not_closed'] = (m2 & ~m4 & m5).astype(int)
df['no_future_sprint_planned_open_tickets'] = (m1 & ~m2 & m3).astype(int)

print (df)
   ticket    sprint   status  part_of_future_sprint_if_not_closed  \
0     101  sprint_1   Closed                                    0   
1     102  sprint_1     Open                                    0   
2     103  sprint_2  Working                                    1   
3     103  sprint_3    Fixed                                    1   
4     103  sprint_4    Fixed                                    1   
5     103  sprint_5     Open                                    1   
6     103  sprint_6   Closed                                    0   

   no_future_sprint_planned_open_tickets  
0                                      0  
1                                      1  
2                                      0  
3                                      0  
4                                      0  
5                                      0  
6                                      0

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