Pandas 在列中查找序列或模式

Question

以下是我正在处理的问题的一些示例数据：

index     Quarter    Sales_Growth
0          2001q1    0
1          2002q2    0
2          2002q3    1
3          2002q4    0
4          2003q1    0
5          2004q2    0
6          2004q3    1
7          2004q4    1

Sales_Growth 列告诉我该季度是否确实有销售增长。 0 = 没有增长，1 = 增长。

首先，当连续两个季度没有销售增长时，我试图返回第一个 Quarter。

有了上面的数据，这个答案就是2001q1。

然后，我想返回在最初两个季度没有增长之后发生的第二个季度连续销售增长。

这个问题的答案是2004q4。

我已经搜索过，但我找不到最接近的答案：https://stackoverflow.com/a/26539166/3225420

我是 Pandas 初学者。

Answer 1

您正在进行子序列匹配。这有点奇怪，但请耐心等待：

growth = df.Sales_Growth.astype(str).str.cat()

这给了你：

'00100011'

然后：

growth.index('0011')

给你 4（显然你会添加一个常量 3 来获得模式匹配的最后一行的索引）。

我觉得这种方法一开始有点难看，但最终的结果真的很好用——你可以搜索任何固定的模式，而不需要额外的编码。

Answer 2

对于第一季度：

temp = df.Sales_Growth + df.Sales_Growth.shift(-1)
df[temp == 0].head(1)

第二季度：

df[(df.Sales_Growth == 1) & (df.Sales_Growth.shift(1) == 1) & (df.Sales_Growth.shift(2) == 0) & (df.Sales_Growth.shift(3) == 0)].head(1)

Answer 3

以较早的答案为基础。 Q1：

temp = df.Sales_Growth.rolling_apply(window=2, min_periods=2, \
    kwargs={pattern: [0,0]}, func=lambda x, pattern: x == pattern)
print(df[temp==1].head())

在 rolling_apply 调用中，window 和 min_periods 必须与传递给 rolling_apply 函数的模式列表的长度相匹配。

Q2：相同的方法，不同的模式：

temp = df.Sales_Growth.rolling_apply(window=4, min_periods=4, \
    kwargs={pattern: [0,0,1,1]}, func=lambda x, pattern: x == pattern)
print(df[temp==1].head())