Python 检查数据帧的最后一行是否满足条件的最佳方法是什么？

我在尝试创建一个新列时遇到了困难，该列是基于“signal”列的check列。如果最后五行（包括最后一行）为1，则返回1；如果最后五行（包括最后一行）为0，则返回0，其他所有内容都将是check的最后一个值，如下所示：

       signal  check
index                
0           1       1
1           1       1
2           1       1
3           1       1
4           1       1
5           1       1
6           0       1
7           0       1
8           0       1
9           0       1
10          0       0
11          0       0
12          0       0
13          1       0
14          0       0
15          1       0
16          1       0
17          1       0
18          1       0
19          1       1

我有以下数据框：

       signal
index        
0           1
1           1
2           1
3           1
4           1
5           1
6           0
7           0
8           0
9           0
10          0
11          0
12          0
13          1
14          0
15          1
16          1
17          1
18          1
19          1

我想要这样的东西：

       signal  check
index                
0           1       1
1           1       1
2           1       1
3           1       1
4           1       1
5           1       1
6           0       1
7           0       1
8           0       1
9           0       1
10          0       0
11          0       0
12          0       0
13          1       0
14          0       0
15          1       0
16          1       0
17          1       0
18          1       0
19          1       1

我将感谢任何帮助

---

谢谢大家!

您希望在数据帧上使用滚动窗口，然后是

fillna

：

def allSame(x):
    if (x == 1).all():
        return 1.0
    elif (x == 0).all():
        return 0.0
    else:
        return np.nan

df['signal'] = df.rolling(5).apply(allSame, raw=False).fillna(method="ffill")

rolling

返回多个元素上的滚动窗口对象（本例中为5个）。window对象类似于dataframe，但它在原始dataframe的行上没有行，而是有窗口。我们可以使用它的

apply

方法将每个滚动窗口转换为值，将滚动窗口对象转换为数据帧。

apply

方法采用一个可以将数据数组转换为适当输出值的函数

---

这里我们传递给

apply

一个函数，如果窗口中的5行分别为1或0，则返回1或0，否则返回NaN。因此，我们得到一个新的数据帧，其值为1、0或NaN。然后在此数据帧上使用

fillna

，用前面的第一个1或0值覆盖NaN值。最后，我们将结果数据帧合并回原始数据帧，创建“信号”列。

尝试

rolling.sum

切片

df

和

ffill

，

bfill

df['check'] = df[df.rolling(5).sum().isin([0, 5])].ffill().bfill()

Out[540]:
       signal  check
index
0           1    1.0
1           1    1.0
2           1    1.0
3           1    1.0
4           1    1.0
5           1    1.0
6           0    1.0
7           0    1.0
8           0    1.0
9           0    1.0
10          0    0.0
11          0    0.0
12          0    0.0
13          1    0.0
14          0    0.0
15          1    0.0
16          1    0.0
17          1    0.0
18          1    0.0
19          1    1.0

如果希望

选中
作为整数，只需链加法
astype（int）

您的检查列不是简单地将信号列下移了4行吗？不，不是。因为我可以有“1”，就在0之后，再加上1，依此类推！我编辑这个问题是为了不让人困惑！非常感谢。标准为：1）如果最后5行为1，则检查将为1。2） 如果最后5行为0，则检查将为0，除此之外的任何内容都将是检查的最后一个值！非常感谢。我认为这是不对的。您的解决方案是对最后5个值执行
和
。如果我的理解正确，我希望
check
列保留该值，直到满足相反的条件为止。@DCzo你是对的，我误解了这个问题。我编辑了我的答案，以符合OP的要求。简洁，但有意义。很好：）@wingedsubmariner谢谢你的帮助！很好的解决方案+1我认为这比使用
.apply（）
和函数要好得多。@AndyL。谢谢你的帮助@安迪尔。我意识到我还需要其他标准，然后我发布了另一个问题，如果你能帮忙的话！谢谢大家!@Marcelmendesreseris：我发布了这个问题的答案