有沒有一種方法可以根據發生的順序計數來聚合 pandas 中的時間序列？

Question

我正在 pandas 中尋找一種方法來計算時間序列中特定值的連續出現次數。

假設我正在進行一項實驗，我擲硬幣並得到正面或反面（1 或 0）。 我將我的結果記錄在 pandas 系列中，我希望看看有多少實例（計數）有兩個連續磁頭、三個連續磁頭、四個連續磁頭等。 此外，我希望它是一種滾動計數，這意味着形式的序列（尾、頭、頭、頭、尾）將返回成對出現的兩個正面實例的計數，以及一個單次計數系列的三個頭。

有沒有一種自然的方法可以使用 Series/DataFrame 中的方法來做到這一點？ 我可以用一些 for 循環來做到這一點，但我擔心這樣做的成本。

謝謝。

編輯：請求的輸入/輸出。

輸入：

a = pd.DataFrame({'coin' : [0,1,1,1,0]})
print(a.summary_of_windows())

Output：

{1: 3
 2: 2,
 3: 1}

output 可以是一個字典：鍵 1 表示出現正面，其中出現了三個。 鍵 2 表示成對的連續磁頭（其中有兩個），鍵 3 表示長度為 3 的磁頭序列（發生一次）。

Answer 1

您可以使用DataFrame.rolling ：

>>> df
   coin
0     0
1     1
2     1
3     1
4     0

# Compute how many sequences of two heads there are:
>>> df['coin'].rolling(2).sum().eq(2).sum()
2

# Do it for three sequences:
#   remember to change v    AND    v
>>> df['coin'].rolling(3).sum().eq(3).sum()
1

# Find total number of heads occurences:
>>> df['coin'].sum()
3