计算满足条件的连续值数（Pandas Dataframe）

Question

所以我在2天前就我的问题写了一篇this的帖子，并得到了一个令人欣慰的答案。在

我有20行2500列的数据。每列都是一个独特的产品，行是时间序列，是测量的结果。因此，每个产品测量20次，共有2500个产品。在

这一次，我想知道我的测量结果可以保持在特定阈值以上的连续行数。 AKA：我想计算一个值以上的连续值的数目，比如5。在

A=[1，2，6，8，7，3，2，3，6，10，2，1，0，2] 我们用粗体显示这些值，根据我上面的定义，结果应该是NumofConsFeature=3。（如果满足条件的系列超过1个，则取最大值）

我想用.gt进行过滤，然后获取索引，然后使用循环来检测连续的索引号，但无法使其正常工作。在

在第二阶段，我想知道我连续系列的第一个值的指数。对于上面的例子，应该是3。 但我不知道怎么做这个。在

提前谢谢。在

Answer 1

这是一个带有^{}-

# https://stackoverflow.com/a/52718782/ @Divakar
def maxisland_start_len_mask(a, fillna_index = -1, fillna_len = 0):
    # a is a boolean array

    pad = np.zeros(a.shape[1],dtype=bool)
    mask = np.vstack((pad, a, pad))

    mask_step = mask[1:] != mask[:-1]
    idx = np.flatnonzero(mask_step.T)
    island_starts = idx[::2]
    island_lens = idx[1::2] - idx[::2]
    n_islands_percol = mask_step.sum(0)//2

    bins = np.repeat(np.arange(a.shape[1]),n_islands_percol)
    scale = island_lens.max()+1

    scaled_idx = np.argsort(scale*bins + island_lens)
    grp_shift_idx = np.r_[0,n_islands_percol.cumsum()]
    max_island_starts = island_starts[scaled_idx[grp_shift_idx[1:]-1]]

    max_island_percol_start = max_island_starts%(a.shape[0]+1)

    valid = n_islands_percol!=0
    cut_idx = grp_shift_idx[:-1][valid]
    max_island_percol_len = np.maximum.reduceat(island_lens, cut_idx)

    out_len = np.full(a.shape[1], fillna_len, dtype=int)
    out_len[valid] = max_island_percol_len
    out_index = np.where(valid,max_island_percol_start,fillna_index)
    return out_index, out_len

def maxisland_start_len(a, trigger_val, comp_func=np.greater):
    # a is 2D array as the data
    mask = comp_func(a,trigger_val)
    return maxisland_start_len_mask(mask, fillna_index = -1, fillna_len = 0)

样本运行-

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