我想以类似于它们在带有列表的本机 python 中应用的方式在 Pandas 中使用reduce和accumulate函数。在itertools 和functools 实现中，reduce 和accumulate（在其他语言中有时称为fold 和cumulative fold）需要一个带有两个参数的函数。在 Pandas 中，没有类似的实现。该函数有两个参数：f(accumulated_value,popped_value)
所以，我有一个二进制变量列表，并想计算我们处于 1 状态时的持续时间数：
In [1]: from itertools import accumulate
import pandas as pd
drawdown_periods = [0,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0,1,1,0]
使用 lambda 函数将累积应用于此
lambda x,y: (x+y)*y
给
In [2]: list(accumulate(drawdown_periods, lambda x,y: (x+y)*y))
Out[2]: [0, 1, 2, 3, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 0]
计算每个 drawdown_period 的长度。
有没有一种聪明但古怪的方法来提供带有两个参数的 lambda 函数？我可能在这里错过了一个技巧。
我知道 groupby 有一个可爱的配方（参见StackOverflow 如何计算 Pandas 中的连续相等值/如何使用 series/dataframe 模拟 itertools.groupby）。我会重复一遍，因为它太可爱了：
In [3]: df = pd.DataFrame(data=drawdown_periods, columns=['dd']) …