Question

第二部分第一部分可在此处找到：Click me

大家好，我一直在练习你们帮助我创建的gg功能 - 请参阅第一部分。现在，我意识到函数的输出不是唯一的序列，而是一个总和：例如，一行中的一系列3个正数也显示为连续两个正数的2个系列和3个单个正数。

我们说我得到了这个：

df = pd.DataFrame(np.random.rand(15, 2), columns=["open", "close"])
df['test'] = df.close-df.open > 0

        open     close   test
0   0.769829  0.261478  False
1   0.770246  0.128516  False
2   0.266448  0.346099   True
3   0.302941  0.065790  False
4   0.747712  0.730082  False
5   0.382923  0.751792   True
6   0.028505  0.083543   True
7   0.137558  0.243148   True
8   0.456349  0.649780   True
9   0.041046  0.163488   True
10  0.291495  0.617486   True
11  0.046561  0.038747  False
12  0.782994  0.150166  False
13  0.435168  0.080925  False
14  0.679253  0.478050  False

df.test
Out[113]: 
0     False
1     False
2      True
3     False
4     False
5      True
6      True
7      True
8      True
9      True
10     True
11    False
12    False
13    False
14    False

作为输出，我希望连续的True系列的唯一数量;类似的东西：

1: 1
2: 0
3: 0
4: 0
5: 0
6: 1
7: 0
8: 0

到目前为止我已尝试过：

(green.rolling(x).sum()>x-1).sum() #gives me how many times there is a series of x True in a row; yet, this is not unique as explained beforehand

但是，我不认为滚动是这里的解决方案......

再次感谢您的帮助， CronosVirus00

Answer 1

您要找的是来自groupby 的itertools函数和来自Counter的{{1}}。以下是如何实现您的目标：

collections

输出：

import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.rand(15, 2), columns=["open", "close"]) df['test'] = df.close-df.open > 0 from itertools import groupby from collections import Counter #we group each sequence of True and False seq_len=[(k,len(list(g))) for k, g in groupby(list(df['test']))] #we filter to keep only True sequence lenght true_seq_len= [n for k,n in seq if k == True] #we count each length true_seq_count = Counter(true_seq_len)

第二部分：计算总和的结果是正数（或负数）的次数

1 个答案: