数据框中值之间的距离

我有一个数据框，其中包含一系列虚拟变量，这些变量指示在另一个事件 (a) 之前发生的事件类型 (e1、e2)。

我需要知道从类型“e1”和“e2”的每个事件到下一个事件“a”的索引值的距离。我尝试使用显示的数据进行演示。

我已经研究了一些解决方案，包括 scipy.spatial 和 interpolate，但我无法真正理解如何使用这些解决方案来解决我的问题。

df = pd.DataFrame({'index': [240, 251, 282, 301, 321, 325, 328, 408], 'a': ['0','0','0','0','1','0','0','1'], 'e1': ['0','1','0','0','0','0','1','0'], 'e2': ['1','0','1','0','0','1','0','0']})
df.set_index('index', inplace=True)
dfTarget = pd.DataFrame({'index': [240, 251, 282, 301, 321, 325, 328, 408], 'a': ['0','0','0','0','1','0','0','1'], 'e1': ['0','70','0','0','0','0','80','0'], 'e2': ['81','0','39','0','0','83','0','0']})
dfTarget.set_index('index', inplace=True)

print(df)
print("------")
print(dfTarget)

       a e1 e2
index         
240    0  0  1
251    0  1  0
282    0  0  1
301    0  0  0
321    1  0  0
325    0  0  1
328    0  1  0
408    1  0  0
------
       a  e1  e2
index           
240    0   0  81
251    0  70   0
282    0   0  39
301    0   0   0
321    1   0   0
325    0   0  83
328    0  80   0
408    1   0   0

IIUC，你可以使用：

cols = ['e1', 'e2']
s = df.index.to_series().mask(df['a'].ne('1')).bfill()-df.index

df[cols] = df[cols].mask(df.eq('1'), s, axis=0).astype(int)

output:

       a  e1  e2
index           
240    0   0  81
251    0  70   0
282    0   0  39
301    0   0   0
321    1   0   0
325    0   0  83
328    0  80   0
408    1   0   0