如何使用Pandas对DataFrame中负数后的连续3个元素求和？

示例数据 #

先构造符合需求的示例DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'original': [-1, 2, 3, 4, -2, 5, 6, 4, 1]
})

方案1：生成结果列表 #

提取所有负数的索引，遍历每个索引计算其后连续3个元素的和：

# 获取所有负数的位置索引
neg_indices = df[df['original'] < 0].index.tolist()

# 计算每个负数后连续3个元素的和
result_list = [df['original'].iloc[i+1:i+4].sum() for i in neg_indices]
print(result_list)  # 输出: [9, 15]

方案2：将结果映射到原DataFrame列中 #

新增一列存储对应负数的计算结果，非负数行填充缺失值：

df['post_neg_sum'] = pd.NA

for idx in neg_indices:
    # 确保后续有足够的元素（避免索引越界）
    if idx + 3 < len(df):
        df.loc[idx, 'post_neg_sum'] = df['original'].iloc[idx+1:idx+4].sum()

print(df)

执行后输出的DataFrame如下：

original post_neg_sum
0        -1            9
1         2         <NA>
2         3         <NA>
3         4         <NA>
4        -2           15
5         5         <NA>
6         6         <NA>
7         4         <NA>
8         1         <NA>

补充说明 #

如果遇到负数位于DataFrame末尾、后续不足3个元素的情况，上述代码会跳过该负数的计算（保持对应位置为pd.NA），你也可以根据需求调整逻辑，比如返回现有元素的和或其他默认值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MiamiBeach