识别具有容差的连续True值块

Question

我有一个布尔型的pandas DataFrame：

w=pd.DataFrame(data=[True,False,True,True,True,False,False,True,False,True,True,False,True])

我正在尝试识别长度至少为N的True值块：

我可以按照SO上的建议进行操作：

N=3.0
b = w.ne(w.shift()).cumsum() *w
m = b[0].map(b[0].mask(b[0] == 0).value_counts()) >= N

这个功能很好用，返回结果正常

m
0     False
1     False
2      True
3      True
4      True
5     False
6     False
7     False
8     False
9     False
10    False
11    False
12    False

现在，我需要做同样的事情，但需要允许一些容差来确定块。因此，我想识别至少有N个元素的所有块，但允许M个值（可以任意放置在块内）为 False。

以示例w为例，当N=3，M=1时应为：

w
0    True
1   False
2    True
3    True
4    True
5   False
6   False
7    True
8   False
9    True
10   True
11  False
12   True

与以前的结果不同，位置在：

desidered=
0    **True**
1    **True**
2    True
3    True
4    True
5   False
6   False
7    True
8  ** True **
9    True
10   True
11   **True**
12   True

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Answer 1

我相信您可以通过使用取反符号~来重复使用倒置m的解决方案，并将两个条件用or连接：

N = 3.0
M = 1
b = w.ne(w.shift()).cumsum() *w
m = b[0].map(b[0].mask(b[0] == 0).value_counts()) <= N

w1 = ~m
b1 = w1.ne(w1.shift()).cumsum() * w1
m1 = b1.map(b1.mask(b1 == 0).value_counts()) == M 

m = m | m1

print (m)
0      True
1      True
2      True
3      True
4      True
5     False
6     False
7      True
8      True
9      True
10     True
11     True
12     True
Name: 0, dtype: bool

- jezrael

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布尔逻辑始终是最干净的，确实，答案是正确的，稍后将批准。 - 00__00__00