Python 检查n个连续元素是否等于x，以及之前的任何元素是否大于x_Python_Pandas_Dataframe

Python 检查n个连续元素是否等于x，以及之前的任何元素是否大于x

python pandas dataframe

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我有一个6分钟读数的熊猫数据框。我想将每一行标记为NF或DF。 NF=5个连续条目为0且至少一个先前读数大于0的行 DF=不符合NF规则的所有其他行

[[4,6,7,2,1,0,0,0,0,0]
 [6,0,0,0,0,0,2,2,2,5]
 [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
 [0,0,0,0,0,4,6,7,2,1]]

预期结果：

[NF, NF, DF, DF]

我可以用滑动窗吗？做这件事的好方法是什么？

利用起始numpy矢量解，给出了真值矩阵的两个运算条件
使用True为1的事实，因此可以使用
```
cumsum（）
```


第五个零点的位置应比第一个零点高出4个位置
如果您只需要数组，则np.where（）
会给出该数组，而无需将if赋回数据帧列
使用了另一个测试用例[1,0,0,0,0,1,0,0,0]
，其中有许多零，但不是5个连续的


0
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9
物件
0
4.
6.
7.
2.
1.
0
0
0
0
0
法国试验标准
1.
6.
0
0
0
0
0
2.
2.
2.
5.
法国试验标准
2.
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
DF
3.
1.
0
0
0
0
1.
0
0
0
0
DF
4.
0
0
0
0
0
4.
6.
7.
2.
1.
DF
请浏览、和，以了解此网站的工作原理，并帮助您改进当前和未来的问题，从而帮助您获得更好的答案。“演示如何解决此编码问题？”与堆栈溢出无关。您必须诚实地尝试解决方案，然后询问有关实现的具体问题。堆栈溢出不是为了替换现有的教程和文档。
df = pd.DataFrame([[4,6,7,2,1,0,0,0,0,0],
 [6,0,0,0,0,0,2,2,2,5],
 [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],
 [1,0,0,0,0,1,0,0,0,0],
 [0,0,0,0,0,4,6,7,2,1]])

df = df.assign(res=np.where(
    # five consecutive zeros
    ((np.argmax(np.cumsum(df.eq(0).values, axis=1)==1, axis=1)+4) == 
     np.argmax(np.cumsum(df.eq(0).values, axis=1)==5, axis=1)) &
    # first zero somewhere other that 0th position
    np.argmax(df.eq(0).values, axis=1)>0
    ,"NF","DF")
)