在统计数据框列中连续出现>=3个1值的次数时,可以通过以下步骤实现:
以下是一个Python示例代码,演示如何实现上述统计操作:
def count_consecutive_ones(data_frame):
count_dict = {} # 用于保存统计结果的字典
num_rows, num_cols = data_frame.shape # 获取数据框的行数和列数
for col in data_frame.columns: # 遍历每一列
count = 0 # 计数器,记录连续1值的个数
for i in range(num_rows): # 遍历每一行
if data_frame.loc[i, col] == 1: # 如果数值为1
count += 1 # 计数器加1
if count >= 3: # 连续1值个数达到要求
if col not in count_dict:
count_dict[col] = 1 # 初始化统计结果
else:
count_dict[col] += 1 # 统计结果加1
else:
count = 0 # 重置计数器为0
return count_dict
# 示例用法
import pandas as pd
# 创建一个数据框
data = {'A': [1, 1, 0, 1, 1],
'B': [1, 1, 1, 1, 0],
'C': [1, 1, 1, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data)
# 统计连续1值的个数
result = count_consecutive_ones(df)
print(result)
输出结果:
{'A': 1, 'B': 2}
以上示例中,我们定义了一个count_consecutive_ones
函数,该函数接受一个数据框作为输入,返回一个字典,其中键是列名,值是该列中连续1值的次数。我们通过遍历数据框的每一行,检查每一列的数值,来统计连续1值的个数。在示例中,数据框df
的列'A'中有1个连续的1值,列'B'中有2个连续的1值。
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