python - 过滤具有 0 和 1 序列的列中的行模式

Question

我正在寻找一种方法来过滤/搜索数据框中行中的序列/模式，如下所示:

sensor               A  B  C  D  E  F
date
2011-11-02 19:22:32  0  0  0  0  1  0
2011-11-02 19:29:18  0  0  0  0  1  0
2011-11-02 19:29:30  0  0  1  0  1  0
2011-11-02 19:29:34  0  0  1  1  1  0
2011-11-02 19:29:35  0  0  1  1  0  0
2011-11-02 19:30:06  0  0  1  0  0  0
2011-11-02 19:30:10  0  0  1  0  1  0
2011-11-02 19:30:46  0  0  0  0  1  0
2011-11-02 19:31:25  0  0  1  0  1  0
2011-11-02 19:31:26  0  0  1  0  0  0
2011-11-02 19:31:31  0  0  1  1  0  0
2011-11-02 19:31:41  0  0  0  1  0  0

我现在需要知道传感器(A、B、C、..)在哪些时间范围内处于事件状态(值 == 1)。例如。对于传感器 C 有两个间隔:

1. 开始:2011-11-02 19:29:30，结束:2011-11-02 19:30:46
2. 开始:2011-11-02 19:31:25，结束:2011-11-02 19:31:41

所以:0 -> 1:开始日期和1 -> 0:结束日期

我的第一个解决方案是迭代行。但由于真实的数据集相当大，我想知道是否有任何方法可以用 pandas 来完成此操作。

谢谢。

Answer 1

res = {}
t = df - df.shift(1)
for col in df.columns:
    res[col] = t[col][t[col] != 0]

当特定列的值为 1 时，表示时间范围已开始，为 -1 时表示时间范围结束

此外，您可以使用字典理解来代替:

res = {col: t[col][t[col] != 0] for col in df.columns}