如何统计Pandas数据框中列标识触发后无零值间隔的累计天数

直接通过分组累计计数即可满足需求，完整代码如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'input': [1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,0,0]}, 
                  index=pd.date_range('2021-10-01', periods=12))
# 标记input从1变为0的触发点
df['change'] = 0
df.loc[(df['input'].shift(1) - df['input']) > 0, 'change'] = 1

# 核心逻辑：生成分组ID + 分组内累计计数
df['group_id'] = df['change'].cumsum()
df['res'] = df.groupby('group_id').cumcount() + 1
# 把第一个触发点之前的行结果置为0
df.loc[df['group_id'] == 0, 'res'] = 0
# 可选：删除辅助列group_id
df = df.drop('group_id', axis=1)

print(df)

运行后输出和预期完全一致：

input  change  res
2021-10-01      1       0    0
2021-10-02      1       0    0
2021-10-03      1       0    0
2021-10-04      0       1    1
2021-10-05      0       0    2
2021-10-06      0       0    3
2021-10-07      1       0    4
2021-10-08      1       0    5
2021-10-09      1       0    6
2021-10-10      0       1    1
2021-10-11      0       0    2
2021-10-12      0       0    3

逻辑说明 #

• df['change'].cumsum() 会在每次触发change=1时生成新的分组ID，同一计数周期内的行都会被分到同一个组
• groupby('group_id').cumcount() + 1 实现每个分组内从1开始的逐行累计计数
• 第一个分组（group_id=0）对应还没有触发过变更的周期，直接把该分组的res统一置为0即可符合要求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SkyWalker