python - 根据另一列 pandas 的 300 个相邻行中的值创建新列

Question

我想在我的数据框中创建一个新的列 y，如果我的数据帧的 x 列中相应行的下 300 行全部为 0，则该列为 True，否则为 False(这样我就可以删除所有具有y = 真)。我这样做的原因是我只想删除数据帧中 x 列中连续有 300 个 0 的所有行。

我的数据集中约有 150,000 行，因此迭代所有行的速度太慢。有没有更快的方法来做到这一点？

我尝试遍历所有行，但这太慢了。我也尝试过类似的东西

for i in range(len(final_agg_df.index)):
    final_agg_df["to_delete"][i] = (final_agg_df["EDA"].iloc([[i, i+300]]) == 0).all()

final_agg_df = final_agg_df[final_agg_df["to_delete"]==False]

这似乎不起作用(我收到错误 TypeError: unhashable type: 'list')，而且我也不确定这是否是最快的方法。谢谢!

编辑:我的示例数据将有一个时间戳作为索引，有很多列，其中一个是“EDA”，该列决定我是否要删除一行数据。
index EDA
4/8/2019 9:20 3
4/8/2019 9:21 2
4/8/2019 9:22 0<br/>
4/8/2019 9:23 1
4/8/2019 9:24 0
4/8/2019 9:25 0
4/8/2019 9:26 0
... ...

这里，从 2019 年 4 月 8 日 9:24 开始，有 3 行 EDA = 0。如果一行中有 300 行，我想删除索引为 4/8/2019 9:24 的整行。为此，如果我的行应该被删除，我首先想要一个“True”的新列，所以像这样:
index EDA to_delete
4/8/2019 9:20 3 False
4/8/2019 9:21 2 False
4/8/2019 9:22 0 False<br/>
4/8/2019 9:23 1 False
4/8/2019 9:24 0 True
4/8/2019 9:25 0 False
4/8/2019 9:26 0 False
... ...

希望这能澄清!

Answer 1

不能100%确定我理解你的问题，但是怎么样”

(df['EDA'] == 0).rolling(300).sum().shift(-299) == 300

基本上你正在做的是构造一个序列，如果值为零则为 1，否则为 0。

然后，您将计算窗口为 300 的滚动总和，并将其向后移动 299 个位置。当且仅当且仅当该值和接下来的 299(总共 300)都为零时，这会导致值 300。

要查看一个简单的示例，让我们考虑一个更简单的情况，即如果一行中有 3 个零，您要删除

让我们考虑一下

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

那么如果我们这样做

 ser1 = ser == 0

我们得到

0    False
1     True
2     True
3     True
4    False
5     True

正在做

 ser2 = ser1.rolling(3).sum()

我们得到

0    NaN
1    NaN
2    2.0
3    3.0
4    2.0
5    2.0

终于做

ser2.shift(-2) == 3

我们得到

0    False
1     True
2    False
3    False
4    False
5    False

我相信这应该给我们正确的答案，因为当且仅当连续存在三个 0 时我们才需要一个 True 值，并且这里唯一的 True 值是索引 1，这是正确的