熊猫查找序列或模式在列

Question

下面是一些例子数据，我工作的问题：

index  Quarter Sales_Growth 
0   2001q1 0 
1   2002q2 0 
2   2002q3 1 
3   2002q4 0 
4   2003q1 0 
5   2004q2 0 
6   2004q3 1 
7   2004q4 1 

的Sales_Growth柱告诉我，如果有在本季度或不确实的销售增长。 0 =没有增长，1 =增长。

首先，我试图在连续两个季度没有销售增长时返回第一个Quarter。

以上回答的数据为2001q1。

然后，我想返回第一季度连续第二季度的销售增长，这是在前两个季度没有增长之后发生的。

这个问题的答案是2004q4。

我找啊找，但最接近的答案，我可以找到我不能去上班：https://stackoverflow.com/a/26539166/3225420

预先感谢帮助一个熊猫新手，我劈砍而去，尽我所能，但被卡住在这一个。

Answer 1

你做的序列匹配。这是一个有点怪，但包涵：

growth = df.Sales_Growth.astype(str).str.cat() 

这就给了你：

'00100011' 

然后：

growth.index('0011') 

给你4（很明显，你会添加一个常数3得到模式匹配的最后一行的索引）。

我觉得这种方法开始有点丑陋，但最终的结果是真的可用 - 你可以搜索任何固定的模式，没有额外的编码。

Answer 2

对于Q1：

temp = df.Sales_Growth + df.Sales_Growth.shift(-1) 
df[temp == 0].head(1) 

对于Q2：

df[(df.Sales_Growth == 1) & (df.Sales_Growth.shift(1) == 1) & (df.Sales_Growth.shift(2) == 0) & (df.Sales_Growth.shift(3) == 0)].head(1) 

Answer 3

建立在较早的答案上。 Q1：

temp = df.Sales_Growth.rolling_apply(window=2, min_periods=2, \ 
    kwargs={pattern: [0,0]}, func=lambda x, pattern: x == pattern) 
print(df[temp==1].head()) 

在rolling_apply通话，window和min_periods必须匹配传递给rolling_apply功能模式列表的长度。

Q2：同样的方法，不同的模式：

temp = df.Sales_Growth.rolling_apply(window=4, min_periods=4, \ 
    kwargs={pattern: [0,0,1,1]}, func=lambda x, pattern: x == pattern) 
print(df[temp==1].head())