如何校验Pandas DataFrame的Series中每两个1之间是否存在值2

需求实现方案 #

你可以通过分组标记相邻1的区间，再判断区间内是否存在2来实现需求，示例代码如下：

import pandas as pd

# 构造测试数据
df = pd.DataFrame({'A': [2,1,6,3,2,7,1,3,2,1,3]})

# 步骤1：生成相邻1的分组标记，每遇到1就进入下一个分组
df['group'] = df['A'].eq(1).cumsum()
# 步骤2：B列默认值设为False
df['B'] = False
# 步骤3：筛选出分组内存在2、且当前行A等于2的记录，将B设为True
df.loc[
    df.groupby('group')['A'].transform(lambda x: x.eq(2).any()) 
    & df['A'].eq(2), 
    'B'
] = True
# 删掉辅助分组列
df = df.drop('group', axis=1)

输出结果和你给出的预期完全一致。

关于rolling函数窗口范围的说明 #

pandas的rolling支持自定义窗口范围，分两种场景：

• 针对时间索引的数据集，可以直接传入时间偏移量作为窗口参数（比如window='30D'代表30天的窗口），自动匹配对应时间长度的动态窗口
• 针对普通数值索引的数据集，默认的rolling只支持固定大小的整数窗口，如果要处理长度不固定的动态区间（比如本题中两个相邻1之间的区间长度不固定），用rolling实现起来非常繁琐，更推荐使用上述的分组方案。

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