我的数据集是dataFrame形式的，我需要按天来统计每列数值型字段中上一秒值为0、下一秒值为1的情况频次

如果你的数据集是以DataFrame的形式存在，并且你想按每天来统计每列数值型字段中上一秒值为0、下一秒值为1的情况频次，可以按照时间序列进行分组然后计算。假设你的DataFrame有一个名为'date_time'的日期时间列，可以这样做：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame列名包含数字，如'data_column1', 'data_column2', ...等
numeric_cols = df.select_dtypes(include='number').columns.tolist()

# 按照date_time列进行分组
grouped = df.groupby(df['date_time']).apply(lambda x: ((x[:-1] == 0) & (x[1:] == 1)).sum())

# 结果是一个字典，键是日期，值是每列对应的频次
daily_counts = grouped.to_dict()

# 现在你需要将这些数据转换回DataFrame，如果有必要的话
daily_counts_df = pd.DataFrame.from_dict(daily_counts, orient='index', columns=numeric_cols)

# 或者直接在原始DataFrame上追加新列，注意这可能会覆盖原始数据
df = df.join(daily_counts_df, how='left')

# 如果你的date_time列不是datetime类型，记得先转换
if not df['date_time'].dtype.name == 'datetime64[ns]':
    df['date_time'] = pd.to_datetime(df['date_time'])

这将生成一个新的DataFrame或字典，其中包含了每一天以及每列中值由0变为1的次数。