Python 在idxmax之前存在多个条件

我有一个数据帧，我想将所有行分组到

id

中，其中

country=rusia和month=march

的行后面跟一行

country！=俄罗斯

输入数据帧：

data = {'fruit': ['pear','cucumber','cherry', 'apricot', 'pear','watermelon','pear','banana', 'pear', 'cherry','apple', 'melon', 'cherry','banana', 'kiwi', 'guava', 'banana'],
'country': ['france','russia', 'usa','russia', 'франция','russia','usa', 'russia', 'russia','ghana','russia', 'russia', 'albania','andorra', 'russia', 'russia', 'russia'],
'id': ['01','01','01','02','02','03','03','011', '011', '011','011', '6', '6','6', '5', '5', '5'],
'month': ['january','september','january','january', 'september','march','march', 'november', 'march', 'january','january', 'march', 'january','july', 'march', 'march', 'april']        
}
df = pd.DataFrame(data, columns = ['fruit','country', 'id', 'month'])

data = {'fruit': ['watermelon','pear','banana', 'pear', 'cherry','apple', 'melon', 'cherry','banana'],
'country': ['russia','usa', 'russia', 'russia','ghana','russia', 'russia', 'albania','andorra'],
'id': ['03','03','011', '011', '011','011', '6', '6','6'],
'month': ['march','march', 'november', 'march', 'january','january', 'march', 'january','july']        
}
df = pd.DataFrame(data, columns = ['fruit','country', 'id', 'month'])

我认为下面的方法应该有效，但它没有考虑月=3月，我得到了不正确的结果

有人看到问题了吗

df.groupby("id")
   .filter(
       lambda x: x.loc[(x["country"].eq("russia") & x["month"].eq("march")).idxmax() + 1:, ["country"]]
                  .fillna("russia")
                  .ne("russia")
                  .any()))

输出数据帧：

data = {'fruit': ['pear','cucumber','cherry', 'apricot', 'pear','watermelon','pear','banana', 'pear', 'cherry','apple', 'melon', 'cherry','banana', 'kiwi', 'guava', 'banana'],
'country': ['france','russia', 'usa','russia', 'франция','russia','usa', 'russia', 'russia','ghana','russia', 'russia', 'albania','andorra', 'russia', 'russia', 'russia'],
'id': ['01','01','01','02','02','03','03','011', '011', '011','011', '6', '6','6', '5', '5', '5'],
'month': ['january','september','january','january', 'september','march','march', 'november', 'march', 'january','january', 'march', 'january','july', 'march', 'march', 'april']        
}
df = pd.DataFrame(data, columns = ['fruit','country', 'id', 'month'])

data = {'fruit': ['watermelon','pear','banana', 'pear', 'cherry','apple', 'melon', 'cherry','banana'],
'country': ['russia','usa', 'russia', 'russia','ghana','russia', 'russia', 'albania','andorra'],
'id': ['03','03','011', '011', '011','011', '6', '6','6'],
'month': ['march','march', 'november', 'march', 'january','january', 'march', 'january','july']        
}
df = pd.DataFrame(data, columns = ['fruit','country', 'id', 'month'])

IIUC尝试：

将熊猫作为pd导入
数据={‘水果’：[‘梨’、‘黄瓜’、‘樱桃’、‘杏’、‘梨’、‘西瓜’，
‘梨’、‘香蕉’、‘梨’、‘樱桃’、‘苹果’、‘瓜’，
“樱桃”、“香蕉”、“猕猴桃”、“番石榴”、“香蕉”]，
‘国家’：[‘法国’、‘俄罗斯’、‘美国’、‘俄罗斯’、‘俄罗斯’，
“美国”、“俄罗斯”、“俄罗斯”、“加纳”、“俄罗斯”、“俄罗斯”，
“阿尔巴尼亚”、“安道尔”、“俄罗斯”、“俄罗斯”、“俄罗斯”]，
'id'：['01'，'01'，'02'，'02'，'03'，'03'，'011'，'011'，'011'，
'011', '6', '6', '6', '5', '5', '5'],
“月”：[“一月”、“九月”、“一月”、“一月”、“九月”，
“三月”、“三月”、“十一月”、“三月”、“一月”、“一月”，
“三月”、“一月”、“七月”、“三月”、“三月”、“四月”]
}
df=pd.DataFrame（数据，列=['fruit'，'country'，'id'，'month']）
#Groupby ID然后包括具有
#至少有一行符合所有条件
out=df.groupby（'id'）。过滤器(
lambda g：(
g[“国家”].eq（“俄罗斯”）和
g[‘月’].eq（‘三月’）&
g['country'].shift（-1）.ne（'russia'））
).any（）
).reset_索引（drop=True）
打印（输出）

out

：

水果国id月
3月0日至3月3日
3月1日至3日
2011年11月2日
2011年3月3日
2011年1月4日
2011年1月5日
3月6日至6日
1月7日至6日
8安道尔7月6日

欢迎使用堆栈溢出！你的问题目前还不清楚。您还没有告诉我们您的输入数据帧是什么样子，您的预期/期望输出是什么，以及它与您得到的结果有何不同。要从社区获得良好的帮助，请提供。可以找到有关提供可复制熊猫示例的其他信息。@AlexK谢谢，我刚刚添加了必要的数据非常感谢，很高兴我能提供帮助：-）