Pandas -如何计算数据帧中连续出现的次数？

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理和分析。

要计算数据帧中连续出现的次数，可以使用Pandas的rolling函数结合shift函数来实现。具体步骤如下：

1. 首先，导入Pandas库并读取数据帧：

import pandas as pd

# 读取数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]})

1. 使用rolling函数创建一个滚动窗口，并结合shift函数来比较当前值与前一个值是否相等：

# 计算连续出现的次数
count = df['A'].rolling(window=2).apply(lambda x: x[0] != x[1]).sum()

在上述代码中，window参数指定了滚动窗口的大小，这里设置为2表示比较当前值与前一个值是否相等。lambda函数用于判断当前值与前一个值是否相等，如果不相等则返回True，相等则返回False。最后使用sum函数计算True的数量，即连续出现的次数。

1. 打印结果：

print(count)

完整的代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]})

# 计算连续出现的次数
count = df['A'].rolling(window=2).apply(lambda x: x[0] != x[1]).sum()

# 打印结果
print(count)

这样就可以得到数据帧中连续出现的次数。

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