Python 如何在不同条件下过滤数据帧

从输入创建输出数据帧，在每个id的target==1时第一次筛选行，或者在target为1的每个id中删除连续出现的字，但是在target=1之前保留target中的所有0，并在没有1的位置保留一组id，例如a0

输入

输出

ID   date         target
a0   2019-11-01   0
a0   2019-12-01   0
a0   2020-01-01   0
a1   2019-11-01   0
a1   2019-12-01   0
a1   2020-01-01   1
a2   2019-11-01   0
a2   2019-12-01   1

使用np.argmax获取第一个元素的索引是可行的，但如何将所有行保留为0，其中每个id没有target=1 上一篇文章使用不同的数据集，使用np.argmax获取第一个元素的索引，但如何将所有行保留为0，其中每个id没有target=1 使用不同数据集的上一篇文章首先对数据帧进行排序

df.sort_values(['ID', 'date'], inplace=True)

# use cumsum to calculate how many times the target eq 1
df['tag'] = df['target'] == 1 
df['tag'] = df.groupby('ID')['tag'].cumsum()

# for every group use shift(1) to include the first 1
df['tag2'] = df.groupby('ID')['tag'].shift(1).fillna(0)
cond = df['tag2'] == 0
df[cond]

结果:

   ID        date  target  tag  tag2
0  a0  2019-11-01       0  0.0   0.0
1  a0  2019-12-01       0  0.0   0.0
2  a0  2020-01-01       0  0.0   0.0
3  a1  2019-11-01       0  0.0   0.0
4  a1  2019-12-01       0  0.0   0.0
5  a1  2020-01-01       1  1.0   0.0
8  a2  2019-11-01       0  0.0   0.0
9  a2  2019-12-01       1  1.0   0.0

df:

首先对数据帧进行排序

df.sort_values(['ID', 'date'], inplace=True)

# use cumsum to calculate how many times the target eq 1
df['tag'] = df['target'] == 1 
df['tag'] = df.groupby('ID')['tag'].cumsum()

# for every group use shift(1) to include the first 1
df['tag2'] = df.groupby('ID')['tag'].shift(1).fillna(0)
cond = df['tag2'] == 0
df[cond]

结果:

   ID        date  target  tag  tag2
0  a0  2019-11-01       0  0.0   0.0
1  a0  2019-12-01       0  0.0   0.0
2  a0  2020-01-01       0  0.0   0.0
3  a1  2019-11-01       0  0.0   0.0
4  a1  2019-12-01       0  0.0   0.0
5  a1  2020-01-01       1  1.0   0.0
8  a2  2019-11-01       0  0.0   0.0
9  a2  2019-12-01       1  1.0   0.0

df:

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问得好。我相信Ferris的答案可能是一种优雅且计算效率高的方法。另一种直观的方法是考虑在数据帧上使用apply函数为排序后的数据帧中的每个组生成索引，直到我们应该在输出中包括哪一行

df["ind"]=df.index

upto_id_index = df.groupby("ID").apply(lambda x: x[(x["target"]==1)]["ind"].min() if (x["target"].sum()>0) else x["ind"].max())

df[df.apply(lambda x: x["ind"]<= upto_id_index.loc[x["ID"]], axis=1)]

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问得好。我相信Ferris的答案可能是一种优雅且计算效率高的方法。另一种直观的方法是考虑在数据帧上使用apply函数为排序后的数据帧中的每个组生成索引，直到我们应该在输出中包括哪一行

df["ind"]=df.index

upto_id_index = df.groupby("ID").apply(lambda x: x[(x["target"]==1)]["ind"].min() if (x["target"].sum()>0) else x["ind"].max())

df[df.apply(lambda x: x["ind"]<= upto_id_index.loc[x["ID"]], axis=1)]

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我没有真正了解您的查询，但您可以使用df.wherecondition来解决问题o：对于每个ID，按日期排序，然后在第一次出现'target==1'后删除所有行（如果有）？我没有真正了解您的查询，但您可以使用df.wherecondition来解决问题o：对于每个ID，按日期排序，然后在第一次出现“target==1”后删除所有行（如果有）？