计算 pandas 列中（滑动）window 中的个数
Count ones in (sliding) window in pandas column
我正在从事异常检测项目。到目前为止的结果是一个由（模型的）列组成的数据框，该列仅包含“1”和“-1”（用于正常和异常数据点）。
df = pd.DataFrame({'mod1': [1, 1, 1, -1, -1, 1, -1, -1, -1]})
现在我想知道在长度为 p 的预定义滑动 window 中有多少个“-1”。例如：查看 window 长度 p = 3 的列“mod1”，它应该作为每一行的输出返回给我（保存在新列 df['n_anomalies_p']）：0, 0, 0 , 1, 2, 2, 2, 2, 3。
我怎样才能得到这些结果？
也许使用 rolling 或 lambda 函数...
我是 python 的新手。提前谢谢你。
查看 mod1 等于 -1 的位置，然后对布尔值进行滚动求和。
df['n_anomalies_p'] = df['mod1'].eq(-1).rolling(3,0).sum()
mod1 n_anomalies_p
0 1 0.0
1 1 0.0
2 1 0.0
3 -1 1.0
4 -1 2.0
5 1 2.0
6 -1 2.0
7 -1 2.0
8 -1 3.0
我正在从事异常检测项目。到目前为止的结果是一个由（模型的）列组成的数据框，该列仅包含“1”和“-1”（用于正常和异常数据点）。
df = pd.DataFrame({'mod1': [1, 1, 1, -1, -1, 1, -1, -1, -1]})
现在我想知道在长度为 p 的预定义滑动 window 中有多少个“-1”。例如：查看 window 长度 p = 3 的列“mod1”，它应该作为每一行的输出返回给我（保存在新列 df['n_anomalies_p']）：0, 0, 0 , 1, 2, 2, 2, 2, 3。 我怎样才能得到这些结果？
也许使用 rolling 或 lambda 函数...
我是 python 的新手。提前谢谢你。
查看 mod1 等于 -1 的位置，然后对布尔值进行滚动求和。
df['n_anomalies_p'] = df['mod1'].eq(-1).rolling(3,0).sum()
mod1 n_anomalies_p
0 1 0.0
1 1 0.0
2 1 0.0
3 -1 1.0
4 -1 2.0
5 1 2.0
6 -1 2.0
7 -1 2.0
8 -1 3.0