如何检查5行熊猫的每个值连续相同

问题描述

我有两个数据帧，其中df1列'A'的值在5行中相同，然后更改，然后在接下来的5行中相同，df2列'A'的值是随机的，没有连续的相同值。

如果要检测到df1条件flag == 1，并且当要检测到df2条件flag == 0时，我想使用np.where（）来标记

这里需要找到一种方法，即在检测到连续值时检测标志1，而在数据帧中未检测到连续值时检测标志0。

df1=pd.DataFrame({'A':[1,1,8,15,15]})-------> flag==1
df2=pd.DataFrame({'A':[1,3,4,7,11,20,16,87]})-----flag==0

解决方法

IIUC，您可以使用pd.Series.shift并检查是否等于pd.Series.cumsum，然后将GroupBy.size与pd.Series.eq一起使用，最后使用pd.Series.any

g = df1['A'].ne(df1['A'].shift()).cumsum()
flag = df1.groupby(g).size().eq(5).any()# if you want consider consecutive elements
# True                                  # greater than equal to 5 replace `.eq` with `.ge`

g1 = df2['A'].ne(df2['A'].shift()).cumsum()
flag2 = df2.groupby(g1).size().eq(5).any()
# False