python - 如何计算 Pandas 中的一系列值？

Question

假设在 Pandas 中我有一个这样的数据框:

index    value

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

我想计算一个特定的值序列发生了多少次，比如 0 在 1 之后出现了多少次(即 [1, 0] 发生了多少次，在上面的例子中是两次) ，或者 [1,0,1] 发生了多少次(再次，两次)。

有没有一种方法可以不使用 for 循环来做到这一点？

Answer 1

通用解决方案

def tuplify(s, k):
    return list(zip(*[s.values[i:].tolist() for i in range(k)]))

s = pd.Series([1, 0, 1, 1, 0, 1])

pd.value_counts(tuplify(s, 3))

(1, 0, 1)    2
(1, 1, 0)    1
(0, 1, 1)    1
dtype: int64

您可以将其分配给一个变量并只获取您想要的元组。

counts = pd.value_counts(tuplify(s, 3))
counts[(1, 0, 1)]

2

---

分解

tuplify(s, 3)

[(1, 0, 1), (0, 1, 1), (1, 1, 0), (1, 0, 1)]

元组是可散列的并且可以被计数，因此 pd.value_counts 的工作方式如上所示。