熊貓查找序列或模式在列

Question

下面是一些例子數據，我工作的問題：

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柱告訴我，如果有在本季度或不確實的銷售增長。 0 =沒有增長，1 =增長。

首先，我試圖在連續兩個季度沒有銷售增長時返回第一個Quarter。

以上回答的數據爲2001q1。

然後，我想返回第一季度連續第二季度的銷售增長，這是在前兩個季度沒有增長之後發生的。

這個問題的答案是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

預先感謝幫助一個熊貓新手，我劈砍而去，盡我所能，但被卡住在這一個。

Answer 1

你做的序列匹配。這是一個有點怪，但包涵：

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

這就給了你：

'00100011' 

然後：

growth.index('0011') 

給你4（很明顯，你會添加一個常數3得到模式匹配的最後一行的索引）。

我覺得這種方法開始有點醜陋，但最終的結果是真的可用 - 你可以搜索任何固定的模式，沒有額外的編碼。

Answer 2

對於Q1：

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

對於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

建立在較早的答案上。 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通話，window和min_periods必須匹配傳遞給rolling_apply功能模式列表的長度。

Q2：同樣的方法，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())