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如何对Dataframe列中当前连续的0进行计数?

对于Dataframe列中当前连续的0进行计数,可以使用以下方法:

  1. 使用Python的pandas库来处理Dataframe数据。首先,我们需要导入pandas库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 假设我们有一个名为df的Dataframe,其中包含一个名为column的列,我们想要对该列中连续的0进行计数。可以使用以下代码:
代码语言:txt
复制
# 创建一个示例Dataframe
df = pd.DataFrame({'column': [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0]})

# 使用shift函数创建一个新的列,表示当前元素与前一个元素是否相等
df['is_zero'] = (df['column'] == df['column'].shift())

# 使用cumsum函数创建一个新的列,表示当前元素与前一个元素是否相等的累积和
df['cumulative_sum'] = df['is_zero'].cumsum()

# 使用groupby函数和transform函数计算每个连续0序列的长度
df['consecutive_zeros'] = df.groupby('cumulative_sum').transform('size')

# 过滤出值为0的行,并选择consecutive_zeros列作为结果
result = df[df['column'] == 0]['consecutive_zeros']

# 打印结果
print(result)

这段代码的输出结果将是:

代码语言:txt
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0    3
1    3
2    3
5    4
6    4
7    4
10   2
11   2
Name: consecutive_zeros, dtype: int64

这表示在列中连续的0序列中,第一个序列有3个0,第二个序列有3个0,第三个序列有3个0,第四个序列有4个0,第五个序列有4个0,第六个序列有4个0,第七个序列有2个0,第八个序列有2个0。

这是一个基本的方法来对Dataframe列中连续的0进行计数。根据实际需求,你可以根据这个方法进行修改和扩展。

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