首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用pandas dataframe计算is string中由数字'1‘隔开的最长连续'0’

使用pandas dataframe计算is string中由数字'1'隔开的最长连续'0'的步骤如下:

  1. 导入pandas库并创建一个包含is string的dataframe。
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'is string': ['100001000010000100001']})
  1. 创建一个新的列来标记is string中由数字'1'隔开的最长连续'0'的长度。
代码语言:txt
复制
df['zeros_length'] = df['is string'].str.split('1').apply(lambda x: max(map(len, x)))
  1. 找到最长连续'0'的长度。
代码语言:txt
复制
max_zeros_length = df['zeros_length'].max()
  1. 打印最长连续'0'的长度。
代码语言:txt
复制
print("最长连续'0'的长度为:", max_zeros_length)

完整代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'is string': ['100001000010000100001']})

df['zeros_length'] = df['is string'].str.split('1').apply(lambda x: max(map(len, x)))

max_zeros_length = df['zeros_length'].max()

print("最长连续'0'的长度为:", max_zeros_length)

这个问题的应用场景可能是在处理二进制字符串时,需要找到由数字'1'隔开的最长连续'0'的长度。例如,在图像处理中,可以将图像转换为二进制字符串,并使用该方法来计算图像中连续的空白区域的长度。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云官网:https://cloud.tencent.com/
  • 云服务器(CVM):https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 云数据库 MySQL 版:https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  • 人工智能平台(AI Lab):https://cloud.tencent.com/product/ailab
  • 云存储(COS):https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 区块链服务(BCS):https://cloud.tencent.com/product/bcs
  • 腾讯云元宇宙:https://cloud.tencent.com/solution/virtual-universe
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python判断连续时间序列范围并分组应用

最近在处理数据时候遇到一个需求,核心就是求取最大连续行为天数。 这里从数据库中导出监测设备数据离线预警日志,需求是找出各监测对象设备掉线最长持续多久并确定其离线时长。...程序每天定时检测一次数据在线情况,很明显只有数据掉线才会向数据库插入日志,时间并不连续,因此,本文分享一种思路来统计时间序列连续时间段和天数。...、连续掉线最长时间段等,根据需要增加过滤条件) 具体代码如下: import pandas as pd from itertools import groupby #日期-天数转换函数 def which_day...scop = l1[0] result1.append(scop) result2.append(len(l1)) #连续天数 df = pd.DataFrame...'max') res1=res[res.连续掉线天数==res.max_连续掉线天数] print(res1) 以上为本次分享全部内容,类似场景可触类旁通如:计算用户连续打卡天数、计算用户连续登录天数等

1.9K20

快速提升效率6个pandas使用小技巧

这篇文章目的梳理几个高效实用pandas小技巧,供大家参考。 1....从剪切板创建DataFrame pandasread_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel复制表格,可以快速转化为dataframe...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程,常常会组合或者转换现有特征以创建一个新特征,其中将连续数据离散化是非常重要特征转化方式,也就是将数值变成类别特征。...从多个文件构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件,但需要把它读取到一个DataFrame,这样需求该如何实现?...data/data_row_*.csv'))返回文件名,然后逐个读取,并且使用concat()方法进行列合并(注意这里axis=1),得到结果: 本文就到这里,pandas还有很多让人惊喜小技巧,大家有兴趣也可以在评论区说说你使用心得

3.3K10
  • 6个提升效率pandas小技巧

    这篇文章目的梳理几个高效实用pandas小技巧,供大家参考。 1....从剪切板创建DataFrame pandasread_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel复制表格,可以快速转化为dataframe...标红色地方是有缺失值列,并且给出了非缺失值数量,你可以计算出该列有多少缺失值。...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程,常常会组合或者转换现有特征以创建一个新特征,其中将连续数据离散化是非常重要特征转化方式,也就是将数值变成类别特征。...从多个文件构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件,但需要把它读取到一个DataFrame,这样需求该如何实现?

    2.8K20

    系统性学会 Pandas, 看这一篇就够了!

    (3)读取文件方便 (4)封装了Matplotlib、Numpy画图和计算 1.2 Pandas数据结构 Pandas中一共有三种数据结构,分别为:Series、DataFrame和MultiIndex...横向索引,叫index,0轴,axis=0 列索引,表名不同列,纵向索引,叫columns,1轴,axis=11DataFrame创建 # 导入pandas import pandas as...# 使用Pandas数据结构 score_df = pd.DataFrame(score) 结果: 给分数数据增加行列索引,显示效果更佳: 增加行、列索引: # 构造行索引序列 subjects...6、高级处理-缺失值处理 在pandas,缺失值使用NaN来标记,如下图所示: 6.1 如何处理nan 按如下步骤进行: (1)获取缺失值标记方式(NaN或者其他标记方式) (2)如果缺失值标记方式是...思路分析 1、创建一个全为0dataframe,列索引置为电影分类,temp_df 2、遍历每一部电影,temp_df把分类出现值置为1 3、求和 思路 下面接着看: 1、创建一个全为0dataframe

    4.6K30

    系统性学会 Pandas, 看这一篇就够了!

    开发出库 专门用于数据挖掘开源python库 以Numpy为基础,借力Numpy模块在计算方面性能高优势 基于matplotlib,能够简便画图 独特数据结构 1.1 为什么使用Pandas...横向索引,叫index,0轴,axis=0 列索引,表名不同列,纵向索引,叫columns,1轴,axis=11DataFrame创建 # 导入pandas import pandas as...# 使用Pandas数据结构 score_df = pd.DataFrame(score) 结果: 给分数数据增加行列索引,显示效果更佳: 增加行、列索引: # 构造行索引序列 subjects...6、高级处理-缺失值处理 在pandas,缺失值使用NaN来标记,如下图所示: 6.1 如何处理nan 按如下步骤进行: (1)获取缺失值标记方式(NaN或者其他标记方式) (2)如果缺失值标记方式是...思路分析 1、创建一个全为0dataframe,列索引置为电影分类,temp_df 2、遍历每一部电影,temp_df把分类出现值置为1 3、求和 思路 下面接着看: 1、创建一个全为0dataframe

    4.1K20

    pandasloc和iloc_pandas loc函数

    目录 pandas索引使用 .loc 使用 .iloc使用 .ix使用 ---- pandas索引使用 定义一个pandasDataFrame对像 import pandas as pd...1 4 7 b 2 5 8 c 3 6 9 .loc 使用 .loc[],括号里面是先行后列,以逗号分割,行和列分别是行标签和列标签,比如我要得到数字5,那么就就是...,左上角值是5,右下角值是9,那么这个矩形区域值就是这两个坐标之间,也就是对应5行标签到9行标签,5列标签到9列标签,行列标签之间用逗号隔开,行标签与行标签之间,列标签与列标签之间用冒号隔开...那么,我们会想,那我们只知道要第几行,第几列数据呢,这该怎么办,刚好,.iloc就是干这个事 .iloc使用 .iloc[]与loc一样,括号里面也是先行后列,行列标签用逗号分割,与loc不同之处是...,.iloc 是根据行数与列数来索引,比如上面提到得到数字5,那么用iloc来表示就是data.iloc[1,1],因为5是第2行第2列,注意索引从0开始,同理4就是data.iloc[0,1],

    1.2K10

    系统性学会 Pandas, 看这一篇就够了!

    开发出库 专门用于数据挖掘开源python库 以Numpy为基础,借力Numpy模块在计算方面性能高优势 基于matplotlib,能够简便画图 独特数据结构 1.1 为什么使用Pandas...横向索引,叫index,0轴,axis=0 列索引,表名不同列,纵向索引,叫columns,1轴,axis=11DataFrame创建 # 导入pandas import pandas as...# 使用Pandas数据结构 score_df = pd.DataFrame(score) 结果: 给分数数据增加行列索引,显示效果更佳: 增加行、列索引: # 构造行索引序列 subjects...6、高级处理-缺失值处理 在pandas,缺失值使用NaN来标记,如下图所示: 6.1 如何处理nan 按如下步骤进行: (1)获取缺失值标记方式(NaN或者其他标记方式) (2)如果缺失值标记方式是...思路分析 1、创建一个全为0dataframe,列索引置为电影分类,temp_df 2、遍历每一部电影,temp_df把分类出现值置为1 3、求和 思路 下面接着看: 1、创建一个全为0dataframe

    4.3K40

    系统性总结了 Pandas 所有知识点

    (3)读取文件方便 (4)封装了Matplotlib、Numpy画图和计算 1.2 Pandas数据结构 Pandas中一共有三种数据结构,分别为:Series、DataFrame和MultiIndex...横向索引,叫index,0轴,axis=0 列索引,表名不同列,纵向索引,叫columns,1轴,axis=1 1DataFrame创建 # 导入pandas import pandas as pd...# 使用Pandas数据结构 score_df = pd.DataFrame(score) 结果: 给分数数据增加行列索引,显示效果更佳: 增加行、列索引: # 构造行索引序列 subjects...6、高级处理-缺失值处理 在pandas,缺失值使用NaN来标记,如下图所示: 6.1 如何处理nan 按如下步骤进行: (1)获取缺失值标记方式(NaN或者其他标记方式) (2)如果缺失值标记方式是...思路分析 1、创建一个全为0dataframe,列索引置为电影分类,temp_df 2、遍历每一部电影,temp_df把分类出现值置为1- 3、求和 思路 下面接着看: 1、创建一个全为0

    3.3K20

    Pandas图鉴(二):Series 和 Index

    Pandas 图鉴系列文章四个部分组成: Part 1. Motivation:Pandas图鉴(一):Pandas vs Numpy Part 2....对于非数字标签来说,这有点显而易见:为什么(以及如何Pandas在删除一行后,会重新标记所有后续行?对于数字标签,答案就有点复杂了。...pdi实现了一个叫做insert函数,可以自动完成这个过程: 注意,(就像在df.insert中一样)插入位置是0<=i<=len(s)位置给出,而不是索引元素标签。...字符串和正则表达式 几乎所有的Python字符串方法在Pandas中都有一个矢量版本: count, upper, replace 当这样操作返回多个值时,有几个选项来决定如何使用它们: split..., join, explode 如果知道正则表达式,Pandas也有矢量版本常用操作: findall, extract, replace Group by 在数据处理,一个常见操作是计算一些统计数据

    28220

    6个提升效率pandas小技巧

    这篇文章目的梳理几个高效实用pandas小技巧,供大家参考。 1....从剪切板创建DataFrame pandasread_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel复制表格,可以快速转化为dataframe...标红色地方是有缺失值列,并且给出了非缺失值数量,你可以计算出该列有多少缺失值。...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程,常常会组合或者转换现有特征以创建一个新特征,其中将连续数据离散化是非常重要特征转化方式,也就是将数值变成类别特征。...从多个文件构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件,但需要把它读取到一个DataFrame,这样需求该如何实现?

    2.4K20

    数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

    1. 查看 pandas 及其支持项版本 使用 pd.__version__ 查看 pandas 版本。 ? 查看所有 pandas 支持项版本,使用 show_versions 函数。...这个 DataFrame数字其实是以字符串形式保存,因此,列类型是 object。 ?...isna() 生成一个 True 与 False 构成 DataFrame,sum() 把 True 转换为 1, 把 False 转换为 0。 还可以用 mean() 函数,计算缺失值占比。...要解决这个问题得用 transform() 方法,这个方法执行同样计算,但返回与原始数据行数一样输出结果,本例为 4622 行。 ?...重塑多重索引 Series 泰坦尼克数据集里有一列标注了幸存(Survived)状态,值用 01 代表。计算该列平均值可以计算整体幸存率。 ?

    7.1K20

    机器学习库:pandas

    写在开头 在机器学习,我们除了关注模型性能外,数据处理更是必不可少,本文将介绍一个重要数据处理库pandas,将随着我学习过程不断增加内容 基本数据格式 pandas提供了两种数据类型:Series...和DataFrame,在机器学习主要使用DataFrame,我们也重点介绍这个 DataFrame dataframe是一个二维数据结构,常用来处理表格数据 使用代码 import pandas as...,包含行与列信息 数据选取 iloc 我觉得pandas里面选取数据一个很通用方法是iloc pd.iloc[行序号, 列序号] iloc参数用逗号隔开,前面是行序号,后面是列序号 import...) 我们这里指定显示前2行,不指定默认值是前5行 describe describe方法可以描述表格所有列数字特征,中位数,平均值等 import pandas as pd a = {"a...,我们使用list函数把它转化成列表然后打印出来,可以看到成功分组了,我们接下来会讲解如何使用聚合函数求和 聚合函数agg 在上面的例子我们已经分好了组,接下来我们使用agg函数来进行求和,agg函数接收参数是一个函数

    13410

    Pandas

    Pandas 1.Pandas介绍 1.1Pandas与Numpy不同? 答:Numpy是一个科学计算库,用于计算,提高计算效率。...# 使用统计函数:0 代表列求结果,1 代表行求统计结果 data.max(0) 对象.median() -- 中位数 对象.idxmax(axis=) -- 最大值索引值 对象.idxmin(axis...1/2/3/…/n个数和 cummax 计算1/2/3/…/n个数最大值 cummin 计算1/2/3/…/n个数最小值 cumprod 计算1/2/3/…/n个数积 3.2.5自定义运算...5.3json文件 JSON是我们常用一种数据交换格式,前面在前后端交互经常用到,也会在存储时候选择这种格式。所以我们需要知道Pandas如何进行读取和存储JSON格式。...[xx, xx] 合并两张表。 axis=0为列索引,axis=1为行索引。 pd.merge() left和right是DataFrame结构数据。

    5K40

    玩转Pandas,让数据处理更easy系列5

    01 系列回顾 玩转Pandas系列已经连续推送4篇,尽量贴近Pandas本质原理,结合工作实践,按照使用Pandas逻辑步骤,系统地并结合实例推送Pandas主要常用功能,已经推送4篇文章:...Pandas主要两个数据结构: Series(一维)和DataFrame(二维), 系统地介绍了创建,索引,增删改查Series, DataFrame等常用操作接口, 总结了Series如何装载到DataFrame...pandas使用浮点NaN表示浮点和非浮点数组缺失数据,它没有什么具体意义,只是一个便于被检测出来标记而已,pandas对象上所有描述统计都排除了缺失数据。...or ‘index’, 1 or ‘columns’} 举例说明如何使用,假如有如下一张表 pd_data ?...以上总结了DataFrame在处理空缺值常用操作,及连接多个DataFrameconcat操作。 小编对所推文章分类整理,欢迎后台回复数字,查找感兴趣文章: 1. 排序算法 2.

    1.9K20

    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十四):连续区域

    Excel 实现方式直观简单 如下一份简单记录表: - 需要根据这份数据,得到最长连续下雨天数是多少,是几号到几号 - 上图红框是一部分符合条件,其中最长红框是需要结果 按照惯例,先看看如果在...为1,False 为0 - G列:累计求和,上图可直接看到 G2 单元格公式,不多说了 - 注意看 G列 内容,相当于根据 C列内容,相同连续值被划分到一个独立编号 - 接下来只需要条件筛选+...分组统计,即可简单求出结果 后面的条件筛选+分组不再用 Excel 操作了(因为操作比较麻烦) pandas 对应实现 现在关键是怎么在 pandas 完成上述 Excel 操作,实际非常简单...= df.下雨) 相当于 Excel 操作 E列 - .cumsum() 相当于 Excel 操作 G列 接下来是分组统计,pandas 分组其实不需要把辅助列加到 DataFrame...: - 行8:使用 idxmax 得到最大值行索引值 总结

    1.3K30

    Pandas 25 式

    连续型数据转换为类别型数据 改变显示选项 设置 DataFrame 样式 彩蛋:预览 DataFrame 0....1. 查看 pandas 及其支持项版本 使用 pd.__version__ 查看 pandas 版本。 ? 查看所有 pandas 支持项版本,使用 show_versions 函数。...isna() 生成一个 True 与 False 构成 DataFrame,sum() 把 True 转换为 1, 把 False 转换为 0。 还可以用 mean() 函数,计算缺失值占比。...要解决这个问题得用 transform() 方法,这个方法执行同样计算,但返回与原始数据行数一样输出结果,本例为 4622 行。 ?...重塑多重索引 Series 泰坦尼克数据集里有一列标注了幸存(Survived)状态,值用 01 代表。计算该列平均值可以计算整体幸存率。 ?

    8.4K00

    PySpark︱DataFrame操作指南:增删改查合并统计与数据处理

    笔者最近需要使用pyspark进行数据整理,于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframepandas差别还是挺大。...(参考:王强知乎回复) pythonlist不能直接添加到dataframe,需要先将list转为新dataframe,然后新dataframe和老dataframe进行join操作,...explode方法   下面代码,根据c3字段空格将字段内容进行分割,分割内容存储在新字段c3_,如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3_" ){time: String...(均返回DataFrame类型): avg(*cols) —— 计算每组中一列或多列平均值 count() —— 计算每组中一共有多少行,返回DataFrame有2列...返回当前DataFrame不重复Row记录。

    30.4K10

    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

    由于许多潜在 Pandas 用户对 Excel 电子表格有一定了解,因此本页旨在提供一些案例,说明如何使用 Pandas 执行各Excel电子表格各种操作。...在 Pandas ,如果未指定索引,则默认使用 RangeIndex(第一行 = 0,第二行 = 1,依此类推),类似于电子表格行标题/数字。...数据操作 1. 列操作 在电子表格,公式通常在单个单元格创建,然后拖入其他单元格以计算其他列公式。在 Pandas ,您可以直接对整列进行操作。...在 Pandas ,您通常希望在使用日期进行计算时将日期保留为日期时间对象。输出部分日期(例如年份)是通过电子表格日期函数和 Pandas 日期时间属性完成。...添加一行 假设我们使用 RangeIndex(编号为 01 等),我们可以使用 DataFrame.append() 在 DataFrame 底部添加一行。

    19.5K20
    领券