计算熊猫滚动窗口中的特定值答案

【问题标题】：Count specific value in pandas rolling window计算熊猫滚动窗口中的特定值
【发布时间】：2021-02-10 21:55:11
【问题描述】：

我有一个包含数千行的数据框。一列仅包含 3 个值：-1、0、1。我想在滚动窗口（比如 100）中计算特定值（比如 0）出现的次数。

我该怎么做？我没有看到与对象 Rolling 相关的这种方法，也不知道如何通过 apply 来实现。

【问题讨论】：

这是一种方法：迭代行并设置计数器列表和计数器 = 0，当 df 的索引达到每 100 时，追加到列表，并将计数器设置为 0 . 至于获取值（我猜它在 df 中的字符串中），可能必须使用正则表达式，或者在 apply(lambda x: x.split(',')) 的帮助下将它们拆分到一个列表中检查列表中是否为 0。
它有什么样的索引？请包括df['thecolumn'].head(7)。

标签： python pandas dataframe rolling-computation

【解决方案1】：

这很简单，我编写了一个快速演示。你应该明白了。

示例

# Parameters
# iterable - column
# size - window size (100)

def window(iterable, size=2):
    i = iter(iterable)
    win = []
    for e in range(0, size):
        win.append(next(i))
    yield win
    for e in i:
        win = win[1:] + [e]
        yield win

# Sample data
a = [1, 0, 0, 0, 1, 1]

from collections import Counter

result = []
value = 1 # Value to keep count (-1, 0, 1)

for i in window(a, 2):
    count = Counter(i)[value]
    result.append(count)

# Sample output
print(result)
[1, 0, 0, 1, 2]

【讨论】：

【解决方案2】：

我想这会有所帮助。我测试了这个，它有效

def cnt(x):
     prev_count = 0
     for i in x:
         if i == 0:
             prev_count+=1
     return prev_count

df['col'].rolling(100,min_periods=1).apply(cnt)

【讨论】：