更新熊猫列以将其替换为np.nan（如果该值出现一次），然后重置另一个值occus

Question

标题非常混乱，所以让我解释一下。我有一个熊猫专栏：

x   | desired x
1.5 | 1
1   | 1
1   | 1         
1   | 1
1   | 1
0   | 0
0   | 0
0   | 0
0   | 0
1   | 0
0   | 0
-1.5|-1
-1  |-1
-1  |-1
-1  |-1
0   | 0  
0   | 0
0   | 0
0   | 0
-1  | 0
0   | 0
0   | 0
1.5 | 1

...

当前，我已经使用itertuples解决了这个问题：

 currval = np.nan
for idx in df.itertuples():
    if idx[33] == 1.5: 
        currval = 1
    elif idx[33] == -1.5:
        currval = -1
    elif idx[32] <> "":
        currval = np.nan
    else: 
        next
    df.loc[idx.Index,'refPos2'] = currval

但是，这段代码太慢了，想知道是否有人对如何向量化提出了想法。

谢谢！

Answer 1

我从评论中了解到的问题陈述，这是解决方案：

View myView = findViewById(R.id.my_view);
myView.setOnTouchListener(new OnTouchListener() {
public boolean onTouch(View v, MotionEvent event) {
    // ... Respond to touch events
    return true;
}});