Pandas 和 Numpy 连续非 Nan 值

Question

我正在尝试使用 np.where 来计算长度超过一定长度的连续非 NaN 值，如下所示：

例如，如果有超过 3 个连续的非 NaN 值，则返回 True。

将不胜感激任何帮助！

价值	连续的
楠	错误的
楠	错误的
1	错误的
1	错误的
楠	错误的
4	真的
2	真的
3	真的
楠	错误的
楠	错误的
1	真的
3	真的
3	真的
5	真的

Answer 1

这个想法是通过使用Series.map和Series.value_counts测试缺失值和映射来创建组，以便只有非 NaN 的行被反向掩码过滤~m ：

#convert values to numeric
df['value'] = df['value'].astype(float)

m = df['value'].isna()
s = m.cumsum()

N = 3
df['new'] = s.map(s[~m].value_counts()).ge(N) & ~m
print (df)
    value  consecutive    new
0     NaN        False  False
1     NaN        False  False
2     1.0        False  False
3     1.0        False  False
4     NaN        False  False
5     4.0         True   True
6     2.0         True   True
7     3.0         True   True
8     NaN        False  False
9     NaN        False  False
10    1.0         True   True
11    3.0         True   True
12    3.0         True   True
13    5.0         True   True