dataframe计算某列大于7,并在最近6次结果中取并集

在Pandas DataFrame中，如果你想找到某列数据大于7，并同时从最近的六次观察记录中获取不重复的结果，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，假设你有一个DataFrame，其中包含名为`column_name`的列（你需要替换为实际列名）。

import pandas as pd

df = ... # 这里是你的DataFrame

2. 使用条件筛选出该列值大于7的行：

filtered_df = df[df['column_name'] > 7]

3. 然后，你可以创建一个新的Series来跟踪每个元素最近六次是否满足条件：

history = filtered_df.groupby('column_name').cumcount() + 1
recent_history = history[history <= 6]

这里`cumcount()`函数会为每一组递增计数，然后我们选择小于等于6的部分，即最近六次。

4. 将这个系列应用到原始DataFrame上，找出满足条件并且在最近六次出现过的唯一值：

unique_values = filtered_df.loc[recent_history.index].drop_duplicates()

现在，`unique_values`就是你想要的结果，它包含了`column_name`列大于7并在最近六次观察中出现的所有不重复值。

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dataframe计算某列大于7,并在前面6次结果中取并集

在Python的pandas库中，你可以使用`rolling()`函数结合布尔索引来实现这个需求。假设你有一个DataFrame `df`，其中有一列名为`column_name`，你可以按照以下步骤操作：

# 假设 df 是你的 DataFrame，column_name 是你要检查的列名
mask = df['column_name'] > 7  # 创建一个新的布尔 Series，表示 column_name 列大于 7 的情况

# 使用 rolling 函数获取前 6 次连续满足条件的结果
rolling_mask = mask.rolling(window=6).sum() >= 6  # 如果在连续六次中有六次都大于7，则该位置的结果为True

# 将滚动窗口的结果与原始 DataFrame 中的数据合并，可以使用 merge_asof 或者 loc 来找到匹配的位置
result_df = df.loc[rolling_mask]  # 取并集中大于7并且之前连续有6次大于7的所有行

# 现在 result_df 包含了满足条件的行

注意：`rolling()`函数默认的窗口大小是60，如果需要窗口大小为6，你需要指定`window=6`。同时，`rolling_sum()`可能会对NaN值处理不当，可能需要先填充或过滤掉NaN值。