python-3.x - 如何在特定序列第一次出现之前识别序列和索引号

Question

我在 pandas 中有一个数据框，下面提供了一个示例:

Person  appear_1   appear_2   appear_3   appear_4   appear_5  appear_6   
  A        1          0          0           1         0          1
  B        1          1          0           0         1          0 
  C        1          0          1           1         0          0
  D        1          1          0           1         0          0

如您所见，1 和 0 随机出现在不同的列中。如果有人可以建议我用 python 编写一段代码，这样我就可以计算在第一次出现 1、0 和 0 之前出现“1”的次数，这将会很有帮助。例如，对于成员A，第一个双零事件发生在appear_2和appear_3，因此持续时间将为1。同样，对于成员B，第一个双零事件发生在appear_3和appear_4，因此总共有两个1，发生在此之前。所以，在统计1的总数时，1,0,0序列中包含的1也被考虑在内。因为1表示一个人开始了这个过程，而0,0表示他/她连续两次缺席。启动该过程后。结果表应该有一个新列“duration”，如下所示:

Person  appear_1   appear_2   appear_3   appear_4   appear_5  appear_6  duration   
  A        1          0          0           1         0          1         1
  B        1          1          0           0         1          0         2
  C        1          0          1           1         0          0         3
  D        1          1          1           1         0          0         4

提前谢谢您。

Answer 1

这里有一点逻辑，首先我们使用rolling sum找到等于0的值，然后我们只需要执行cumprod一次它命中了 0，prod 将返回 0，然后我们只需对每一行的所有非 0 值进行求和即可得到结果

s=df.iloc[:,1:]
s1=s.rolling(2,axis=1,min_periods=1).sum().cumprod(axis=1)
s.mask(s1==0).sum(1)
Out[37]: 
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
dtype: float64