如何统计列中连续重复的正负符号并生成计数新列？

以下是用Python pandas库实现的步骤，完全匹配你的需求：

1. 准备示例数据
   先构造你提供的示例数据集：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   
   df = pd.DataFrame({'col1': [-5, -3, -7, 4, 5, -0.5, 6, 8, 9]})
   

2. 标记数值符号
   给每个数值添加正负标记（1代表正数，-1代表负数，0可根据需求自定义规则）：

   df['sign'] = np.where(df['col1'] > 0, 1, np.where(df['col1'] < 0, -1, 0))
   

3. 创建连续符号分组
   通过比较当前行与上一行的符号是否变化，生成分组ID，将连续相同符号的数值归为同一组：

   df['group_id'] = (df['sign'] != df['sign'].shift()).cumsum()
   

4. 计算每组长度并映射
   对每个分组计算元素个数，再通过transform方法将结果映射回原数据的每一行，得到目标列count_sign：

   df['count_sign'] = df.groupby('group_id')['col1'].transform('count')
   

5. 查看最终结果
   保留需要的列即可得到你要的输出：

   result = df[['col1', 'count_sign']]
   print(result)
   

输出结果：

col1  count_sign
0  -5.0           3
1  -3.0           3
2  -7.0           3
3   4.0           2
4   5.0           2
5  -0.5           1
6   6.0           3
7   8.0           3
8   9.0           3

补充说明 #

如果数据中包含0，可以根据实际业务需求调整符号判断规则，比如将0归为正数类别，或是单独作为一类，只需修改np.where的条件逻辑即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user15649753