Python 按时间间隔分组，得到第一行满足条件

我有一个如下所示的数据帧：

,columnname
2014-01-02 09:30:00-05:00,5
2014-01-02 09:31:00-05:00,6
2014-01-02 09:32:00-05:00,5
2014-01-02 09:33:00-05:00,71
2014-01-02 09:34:00-05:00,98

2014-01-02 09:35:00-05:00,1
2014-01-02 09:36:00-05:00,91
2014-01-02 09:37:00-05:00,9
2014-01-02 09:38:00-05:00,1
2014-01-02 09:39:00-05:00,9

2014-01-02 09:40:00-05:00,1
2014-01-02 09:41:00-05:00,9
2014-01-02 09:42:00-05:00,1
2014-01-02 09:43:00-05:00,84
2014-01-02 09:44:00-05:00,1

2014-01-02 09:45:00-05:00,3
2014-01-02 09:46:00-05:00,1
2014-01-02 09:47:00-05:00,9
2014-01-02 09:48:00-05:00,2
2014-01-02 09:49:00-05:00,5

我需要找到，对于每5分钟的间隔，第一行大于10。 因此，结果将是：

,columnname
2014-01-02 09:30:00-05:00,71
2014-01-02 09:35:00-05:00,91
2014-01-02 09:40:00-05:00,84
2014-01-02 09:45:00-05:00,NaN

---

如何获取它？

您可以先筛选大于10的列，然后使用and

首先

df[df['columnname'].gt(10)].resample('5min').first()

编辑：

---

---

使用

DataFrame.query

，

DataFrame.GroupBy

和

pd.Grouper

：

df.query('columnname>10').groupby(pd.Grouper(freq='5min')).first()

                           columnname
index                                
2014-01-02 09:30:00-05:00          71
2014-01-02 09:35:00-05:00          91
2014-01-02 09:40:00-05:00          84

---

你的意思是：

df[df['columnname'].gt（10）]。重新采样（'5min'）。首先（）

？这很有效。你应该加上这个作为答案。你的预期输出是错误的，84在小时范围内10@Erfan谢谢我刚刚更正了它实际上最后一行（2014-01-02 09:45:00-05:00，NaN）不是showing@Alfonso_MA检查编辑

2014-01-02 09:30:00-05:00    71.0
2014-01-02 09:35:00-05:00    91.0
2014-01-02 09:40:00-05:00    84.0
2014-01-02 09:45:00-05:00     NaN
Freq: 5T, Name: columnname, dtype: float64

df.query('columnname>10').groupby(pd.Grouper(freq='5min')).first()

                           columnname
index                                
2014-01-02 09:30:00-05:00          71
2014-01-02 09:35:00-05:00          91
2014-01-02 09:40:00-05:00          84