Question

我有一个多指数数据框，其级别为'id'和'year'：

id    year
1     2001    True
      2002    True
2     2001    False
      2002    True
3     2001    True
      2002    True

我想检查每个id级别，连续年份布尔值是否为True，然后计算这种情况发生的次数。在上述情况下，因为对于id 1和id 3，满足该条件，则计数将为2。

我尝试生成这样的假人（之后使用np.count_nonzero(01_02)），但这显然是错误的：

01_02 = (df[df.index.get_level_values(1) == 2001]) & (df[
    df.index.get_level_values(1) == 2002])

Answer 1

请注意，如果您取消id df的{{1}}索引级别，那么您会得到：

In [35]: df.unstack(['id'])
Out[35]: 
       val             
id       1      2     3
year                   
2001  True  False  True
2002  True   True  True

我们可以将上面的值视为布尔数组arr：

arr = df.unstack(['id']).values
# array([[ True, False,  True],
#        [ True,  True,  True]], dtype=bool)

想象一下除了最后一行之外的所有数组行：

In [44]: arr[:-1]
Out[44]: array([[ True, False,  True]], dtype=bool)

并将其与除第一行之外的所有数组行进行比较：

In [45]: arr[1:]
Out[45]: array([[ True,  True,  True]], dtype=bool)

我们想要计算它们相等的多少个位置，也等于True：

In [41]: ((arr[:-1] == arr[1:]) & (arr[:-1] == True)).sum()
Out[41]: 2

pandas在多索引帧中计算真值

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