Pythonでデータのカウント方法について

import pandas as pd

# 仮データなので、実際はカラム名などが別になるのと、恐らく
# pd.read_csvなどを使われていると思います。
df = pd.DataFrame(
    data=[{
        'year': '2000',
        'temperature_diff': -3.4,
    }, {
        'year': '2001',
        'temperature_diff': 4.6,
    }, {
        'year': '2002',
        'temperature_diff': -1.8,
    }, {
        'year': '2003',
        'temperature_diff': -3.7,
    }, {
        'year': '2004',
        'temperature_diff': -1.6,
    }]
)

# tolistで一旦リストを作っています。
year_list = df['year'].tolist()
temperature_diff_list = df['temperature_diff'].tolist()

# 対象の年の気温がマイナス且つ翌年もマイナスであればTrue、それ以外
# （最後の行も含む）はFalseを格納するリスト。
next_year_is_also_minus_temps = []

data_len = len(year_list)

# zip使わない形で、indexの値で各リストの値を参照する形でも
# 問題ありません。
for index, (year, temperature_diff) in enumerate(zip(year_list, temperature_diff_list)):

    # 対象の年の気温差が0以上であればFalseをリストへ追加。
    if temperature_diff >= 0:
        next_year_is_also_minus_temps.append(False)
        continue

    # 最終行の年の場合にはFalseをリストへ追加。
    if index == data_len - 1:
        next_year_is_also_minus_temps.append(False)
        continue

    # 翌年の気温がマイナスでは無い場合はFalseをリストへ追加。
    next_year_temperature_diff = temperature_diff_list[index + 1]
    if next_year_temperature_diff >= 0:
        next_year_is_also_minus_temps.append(False)
        continue

    # 翌年もマイナスの場合はリストにTrueを追加。
    next_year_is_also_minus_temps.append(True)


# 同一行数の真偽値のリストなどをデータフレームを指定することで、
# Trueの行のみ残したデータフレームを取得することができます。
# 参考 : http://hxn.blog.jp/archives/8906675.html
condition_satisfied_df = df[next_year_is_also_minus_temps]
print('-' * 20)
print('条件を満たす行にスライスされたデータフレーム :\n', condition_satisfied_df)

# 行数はlen関数で取れます。
print('-' * 20)
print('対象のデータ件数 :', len(condition_satisfied_df), '件')

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条件を満たす行にスライスされたデータフレーム :
    temperature_diff  year
2              -1.8  2002
3              -3.7  2003
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対象のデータ件数 : 2 件