当值从大于阈值的值变为0时如何计算行数答案

【问题标题】：how to count rows when value change from value greater than threshold to 0当值从大于阈值的值变为0时如何计算行数
【发布时间】：2020-02-20 18:26:40
【问题描述】：

我在数据框中有三列，X1 X2 X3，当值从大于 1 变为 0 时，我想计算行数。如果 0 之前的值小于 1 则不需要计算。

输入df：

df1=pd.DataFrame({'x1':[3,4,7,0,0,0,0,20,15,16,0,0,70],
             'X2':[3,4,7,0,0,0,0,20,15,16,0,0,70],
             'X3':[6,3,0.5,0,0,0,0,20,15,16,0,0,70]})

print(df1)



    x1  X2    X3
0    3   3   6.0
1    4   4   3.0
2    7   7   0.5
3    0   0   0.0
4    0   0   0.0
5    0   0   0.0
6    0   0   0.0
7   20  20  20.0
8   15  15  15.0
9   16  16  16.0
10   0   0   0.0
11   0   0   0.0
12  70  70  70.0

desired_output

   x1_count  X2_count  X3_count
0         6         6         2

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas numpy

【解决方案1】：

想法是将0 替换为缺失值，向前填充它们，将所有其他值转换为NaNs，比较像1 这样更大，然后将Trues 通过sum 计数到Series 转换为一个行DataFrame 转置：

m = df1.eq(0)

df2 = (df1.mask(m)
          .ffill()
          .where(m)
          .gt(1)
          .sum()
          .add_suffix('_count')
          .to_frame()
          .T
          )
print (df2)
   x1_count  X2_count  X3_count
0         6         6         2

【讨论】：