如何统计数据框列中>=3连续1值的出现次数

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：

遍历数据框的每一行，检查每一列的数值。
初始化一个计数器变量，用于记录连续1值的个数。
遇到数值为1时，将计数器加1。
如果下一个数值仍为1，则继续增加计数器。
如果下一个数值不为1，将计数器重置为0。
当计数器的值大于等于3时，表示连续1值的个数达到了要求，可以进行统计。
统计完成后，将结果保存到一个新的数据结构中，如列表或字典。

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。