与熊猫一起获得每行一个特定值的最大发生
与熊猫一起获得每行一个特定值的最大发生
提问于 2022-03-17 09:01:42
我有以下数据：
1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 0 0 1 0 0 0 0 0 1
1 0 0 0 0 1 1 0 1 0
2 1 1 0 1 1 0 0 1 1
...我希望为每一行获得行中值0的最长序列。因此，该数据帧的预期结果将是如下所示的数组：
[5,4,2,...]与第一行一样，值0的最大顺序ect为5，以此类推。
我已经看过this帖子，并尝试在第一行中获得这个(虽然我希望立即对整个dataframe进行此操作)，但我得到了错误：
s=df_day.iloc[0]
(~s).cumsum()[s].value_counts().max()TypeError: ufunc‘反向’不支持输入类型，并且根据“安全”规则不能安全地将输入强制到任何受支持的类型。
当我手动插入如下的值时：
s=pd.Series([0,0,1,0,0,0,0,0,1])
(~s).cumsum()[s].value_counts().max()
>>>7我得到了7，这是行中0的总数，而不是最大的序列。但是，我不明白为什么一开始它会引发错误，更重要的是，我想要在while dataframe和每一行上运行它。
我的最终目标:连续获得值0的最大不间断值。
Stack Overflow用户
发布于 2022-03-17 09:28:07
每行计数连续0的矢量化解决方案，因此为了最大限度地使用DataFrame c
#more explain https://stackoverflow.com/a/52718619/2901002
m = df.eq(0)
b = m.cumsum(axis=1)
c = b.sub(b.mask(m).ffill(axis=1).fillna(0)).astype(int)
print (c)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 1 2 0 1 2 3 4 5 0
1 1 2 3 4 0 0 1 0 1
2 0 0 1 0 0 1 2 0 0
df['max_consecutive_0'] = c.max(axis=1)
print (df)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 max_consecutive_0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 5
1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 4
2 1 1 0 1 1 0 0 1 1 2页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/71509547
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