替换列中连续相同值后的值

Question

我有一个这样的数据帧:

df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]})

如果我有n个连续的1(在这种情况下n = 8)，下一个连续的n个1之间的间隔是4个0(我想建立一个规则，例如:连续数之间的间隔是m <=4)，我如何用1代替这4个0 ?

我的理想输出是这样的:

df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1], 'Fill_Gap': [1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]})

只有4个0(索引13-16)被1取代，因为它们前后有8个连续的1。

任何建议将不胜感激!

Answer 1

这将适用于任何长度的序列:

df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1]})
#Check for runs of 8 (1's)
lst1=(df.shift(periods=0).A==1)
for x in range(1,8):
lst1=lst1&(df.shift(periods=x).A==1)

#Check for runs of 4 (0's)
lst0=(df.shift(periods=0).A==0)
for x in range(1,4):
lst0=lst0&(df.shift(periods=x).A==0)

#Get index
ones=np.array(list(lst1.index))[lst1]
zeros=np.array(list(lst0.index))[lst0]
#Fill Gaps
for x in list(range(1, len(ones))):
if any(lst0[ones[x-1]:ones[x]]):
lst1[ones[x-1]:ones[x]]=True

#Apply to data frame
df.loc[lst1, 'A']=1

输出:

---

A
0   1
1   1
2   1
3   0
4   0
5   1
6   1
7   1
8   1
9   1
10  1
11  1
12  1
13  1
14  1
15  1
16  1
17  1
18  1
19  1
20  1
21  1
22  1
23  1
24  1
25  0
26  1
27  1
28  1
29  0
30  0
31  0
32  0
33  0
34  0
35  0
36  0
37  0
38  1
39  1

Answer 2

如果要将列连接为字符串，则可以使用正则表达式。使用regex，您可以使用0{,4}搜索4个零或更少的零并向后看…期待8个与(?<=1{8})...(?=1{8})。我认为这不是一个有效的解决办法。

import re
df['fill_gap'] = df['A']
for i in re.finditer('(?<=1{8})0{,4}(?=1{8})', ''.join(df.fill_gap.astype('str'))):
df.fill_gap.iloc[slice(*i.span())] = 1
df

输出

A  fill_gap
0   1         1
1   1         1
2   1         1
3   0         0
4   0         0
5   1         1
6   1         1
7   1         1
8   1         1
9   1         1
10  1         1
11  1         1
12  1         1
13  0         1
14  0         1
15  0         1
16  0         1
17  1         1
18  1         1
19  1         1
20  1         1
21  1         1
22  1         1
23  1         1
24  1         1
25  0         0
26  1         1
27  1         1
28  1         1
29  0         0
30  0         0
31  0         0
32  0         0
33  0         0
34  0         0
35  0         0
36  0         0
37  0         0
38  1         1
39  1         1