python - 如何计算python中某个范围内不为零的行数？

Question

我有一个由数字 0 或 1 组成的 pandas 系列。

2016-01-01    0
2016-01-02    1
2016-01-03    1
2016-01-04    0
2016-01-05    1
2016-01-06    1
2016-01-08    1
...

我想使用这个系列制作一个数据框，添加另一个系列，提供关于在特定时间段内存在多少个 1 的信息。

例如，如果周期为 5 天，则数据框将如下所示

              Value   1s_for_the_last_5days
2016-01-01    0
2016-01-02    1
2016-01-03    1
2016-01-04    0
2016-01-05    1       3
2016-01-06    1       4
2016-01-08    1       4
...

此外，我想知道在如下情况下，我是否可以在一定范围内统计不为零的行数。

              Value   Not_0_rows_for_the_last_5days
2016-01-01    0
2016-01-02    1.1
2016-01-03    0.4
2016-01-04    0
2016-01-05    0.6       3
2016-01-06    0.2       4
2016-01-08    10        4

感谢您阅读本文。如果您能就此问题给我任何解决方案或提示，我将不胜感激。

Answer 1

您可以使用 rolling为此，它会创建一个大小合适的窗口，并在应用诸如总和之类的聚合时遍历给定的列。

首先创建一些虚拟数据:

import pandas as pd
import numpy as np

ser = pd.Series(np.random.randint(0, 2, size=10), 
                index=pd.date_range("2016-01-01", periods=10),
                name="Value")
print(ser)

2016-01-01    1
2016-01-02    0
2016-01-03    0
2016-01-04    0
2016-01-05    0
2016-01-06    0
2016-01-07    0
2016-01-08    0
2016-01-09    1
2016-01-10    0
Freq: D, Name: Value, dtype: int64

现在，使用滚动:

summed = ser.rolling(5).sum()
print(summed)

2016-01-01    NaN
2016-01-02    NaN
2016-01-03    NaN
2016-01-04    NaN
2016-01-05    1.0
2016-01-06    0.0
2016-01-07    0.0
2016-01-08    0.0
2016-01-09    1.0
2016-01-10    1.0
Freq: D, Name: Value, dtype: float64

最后，创建结果数据框:

df = pd.DataFrame({"Value": ser, "Summed": summed})
print(df)

            Summed  Value
2016-01-01     NaN      1
2016-01-02     NaN      0
2016-01-03     NaN      0
2016-01-04     NaN      0
2016-01-05     1.0      0
2016-01-06     0.0      0
2016-01-07     0.0      0
2016-01-08     0.0      0
2016-01-09     1.0      1
2016-01-10     1.0      0

为了计算任意值，在滚动窗口上结合 apply 定义您自己的聚合函数，例如:

# dummy function to count zeros
count_func = lambda x: (x==0).sum()

summed = ser.rolling(5).apply(count_func)
print(summed)

您可以将 0 替换为原始系列的任何值或值的组合。