计算数据帧中连续的数并获取发生这种情况的索引

我有一个pandas.DataFrame具有整数列名称，其中包含零和一。输入示例：

    12  13  14  15
1   0   0   1   0
2   0   0   1   1
3   1   0   0   1
4   1   1   0   1
5   1   1   1   0
6   0   0   1   0
7   0   0   1   1
8   1   1   0   1
9   0   0   1   1
10  0   0   1   1
11  1   1   0   1
12  1   1   1   1
13  1   1   1   1
14  1   0   1   1
15  0   0   1   1

我需要计算长度/总和 >=2 的所有连续的，迭代列并返回连续数组出现的索引（开始、结束）。

首选输出是 3D DataFrame，其中子列“count”和“indices”指的是输入中的整数列名称。

示例输出如下所示：

12              13              14              15
count   indices count   indices count   indices count   indices
    3     (3,5)     2     (4,5)     2     (1,2)     3     (2,4)
    4   (11,14)     3   (11,13)     3     (5,7)     9    (7,15)
                                    2    (9,10) 
                                    4   (12,15)     

我想它应该解决itertools.groupby，但仍然不知道如何将其应用于这样的问题，其中两者groupby正在提取结果及其指数。

以下是计算所需游程长度的一种方法：

Code:

def min_run_length(series):
    terminal = pd.Series([0])
    diffs = pd.concat([terminal, series, terminal]).diff()
    starts = np.where(diffs == 1)
    ends = np.where(diffs == -1)
    return [(e-s, (s, e-1)) for s, e in zip(starts[0], ends[0])
            if e - s >= 2]

测试代码：

df = pd.read_fwf(StringIO(u"""
    12  13  14  15
    0   0   1   0
    0   0   1   1
    1   0   0   1
    1   1   0   1
    1   1   1   0
    0   0   1   0
    0   0   1   1
    1   1   0   1
    0   0   1   1
    0   0   1   1
    1   1   0   1
    1   1   1   1
    1   1   1   1
    1   0   1   1
    0   0   1   1"""), header=1)
print(df.dtypes)

indices = {cname: min_run_length(df[cname]) for cname in df.columns}
print(indices)

Results:

{
 u'12': [(3, (3, 5)), (4, (11, 14))], 
 u'13': [(2, (4, 5)), (3, (11, 13))], 
 u'14': [(2, (1, 2)), (3, (5, 7)), (2, (9, 10)), (4, (12, 15))]
 u'15': [(3, (2, 4)), (9, (7, 15))], 
}