Python无循环设置值

我有一个时间序列数据帧，其中有1或0（真/假）。我编写了一个函数，它循环遍历所有行，其中的值为1。给定名为

n_hold

的用户定义整数参数，我将从初始行向前设置值1到n行

例如，在下面的数据框中，我将循环到行

2016-08-05

。如果

n_hold=2

，则我将

2016-08-08

和

2016-08-09

也设置为1：

2016-08-03    0
2016-08-04    0
2016-08-05    1
2016-08-08    0
2016-08-09    0
2016-08-10    0

然后将生成

df

2016-08-03    0
2016-08-04    0
2016-08-05    1
2016-08-08    1
2016-08-09    1
2016-08-10    0

我的问题是，这是运行10秒的数千次和我目前的解决方案，我循环的行有一个和子集是太慢了。我想知道是否有任何解决上述问题的办法，这是真的很快

这是我的（慢速）解决方案，

x

是初始信号数据帧：

n_hold = 2
entry_sig_diff = x.diff()
entry_sig_dt = entry_sig_diff[entry_sig_diff == 1].index
final_signal = x * 0
for i in range(0, len(entry_sig_dt)):
    row_idx = entry_sig_diff.index.get_loc(entry_sig_dt[i])

    if (row_idx + n_hold) >= len(x):
        break

    final_signal[row_idx:(row_idx + n_hold + 1)] = 1

---

答案完全更改，因为使用连续的

1

值时工作方式不同：

说明：

%timeit (orig(x))
24.8 ms ± 653 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit x.where(x.ne(x.shift()) & (x == 1)).ffill(limit=n_hold).fillna(0, downcast='int')
1.36 ms ± 12.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

解决方案首先使用链式布尔掩码删除每个连续的

1

，方法是将（不等于

！=

）与to

NaN

s进行比较，然后使用

limit

参数向前填充

ffill

，最后替换

0

返回：

n_hold = 2
s = x.where(x.ne(x.shift()) & (x == 1)).ffill(limit=n_hold).fillna(0, downcast='int')

计时和比较输出：

np.random.seed(123)
x = pd.Series(np.random.choice([0,1], p=(.8,.2), size=1000))
x1 = x.copy()
#print (x)


def orig(x):
    n_hold = 2
    entry_sig_diff = x.diff()
    entry_sig_dt = entry_sig_diff[entry_sig_diff == 1].index
    final_signal = x * 0
    for i in range(0, len(entry_sig_dt)):
        row_idx = entry_sig_diff.index.get_loc(entry_sig_dt[i])

        if (row_idx + n_hold) >= len(x):
            break

        final_signal[row_idx:(row_idx + n_hold + 1)] = 1
    return final_signal

#print (orig(x))

---

计时：

%timeit (orig(x))
24.8 ms ± 653 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit x.where(x.ne(x.shift()) & (x == 1)).ffill(limit=n_hold).fillna(0, downcast='int')
1.36 ms ± 12.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

---

你能展示一下你的允许完整性的方法吗？熊猫中有没有一个函数可以吐出我使用的数据帧，这样我就可以把它发布在这里，这样你们就可以使用它了？我记得我做过一次，但忘了它在R或Python中是否比简单循环快？@user1234440-我希望如此，最好测试一下。或者，如果添加您的解决方案，我可以添加计时。@user1234440-不幸的是，解决方案有点复杂，添加了新的解决方案、解释和计时。