Pandas如何将连续出现少于4个的1对应行全部置为0

现有如下DataFrame：

df = pd.DataFrame({"col":[0,0,1,1,1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,1,1,0,0,0]})

需求：将列中连续出现的1的数量少于4的所有对应行的值设置为0，预期结果如下：

df = pd.DataFrame({"col":[0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0]})

用pandas向量化操作即可简洁实现，不需要额外写循环：

# 给每个连续相同值的块分配唯一分组ID
grouper = df['col'].ne(df['col'].shift()).cumsum()
# 仅保留连续长度≥4的1块，其余值设为0
df['col'] = df['col'].where(df.groupby(grouper)['col'].transform('count') >= 4, 0)

代码说明 #

• 第一行通过对比当前行与上一行的值是否不同，累加生成连续块的分组标签，相同连续值的行会被分到同一个组
• 第二行按分组统计每个连续块的长度，仅保留长度≥4的块的原值，其余位置全部置为0，自动过滤掉所有长度不足4的连续1块

运行后得到的结果和预期完全一致，代码逻辑清晰，性能优于循环遍历的实现方式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者matthme