Python Pandas，获得零值以下和零值以上行的有效方法

我有一个数据框，其中包含一些带零的单元格， 我想用一种方法来处理这些问题，包括得到列的平均值，最后一行在零上，后面第一行在零上

我知道如何通过去掉零来得到平均值。 我的问题是，我如何获得我提到的行

示例数据帧

2020-09-15    211.03
2020-09-16    213.60
2020-09-17    205.69
2020-09-18    208.65
2020-09-19    214.35 # get the value for this row
2020-09-20      0.00
2020-09-21      0.00 
2020-09-22    222.54 # and for this row

试试这个：

col = df['column_name']
cond = col.ne(0) & (
    col.shift().eq(0)      # row above is 0
    | col.shift(-1).eq(0)  # row below is 0
)
df.loc[cond]

试试这个：

col = df['column_name']
cond = col.ne(0) & (
    col.shift().eq(0)      # row above is 0
    | col.shift(-1).eq(0)  # row below is 0
)
df.loc[cond]

df[column\u name].value\u counts（）将不提供零的实例，然后仅减去平均公式中的实例df[column\u name].value\u counts（）将不提供零的实例，然后仅减去平均公式中的实例