Python 仅选择序列分组方式

我的数据集已根据以下数据框进行排序和筛选

name id     id2 year    sales   seq
a    00632  00  2006    200.00  0
a    00632  00  2007    380.00  1
a    00632  00  2010    73.00   2
a    00632  00  2011    147.00  3
a    00632  00  2012    80.00   4

b    00003  00  2009    153.00  0
b    00003  00  2010    390.00  1
b    00003  00  2011    730.00  2
b    00003  00  2012    312.00  3
b    00003  00  2013    179.00  4

我在弄清楚如何区分非连续年份方面遇到了困难。I仅返回一个数据集作为

a    00632  00  2010    73.00   2
a    00632  00  2011    147.00  3
a    00632  00  2012    80.00   4

b    00003  00  2009    153.00  0
b    00003  00  2010    390.00  1
b    00003  00  2011    730.00  2
b    00003  00  2012    312.00  3
b    00003  00  2013    179.00  4

逻辑基本上是按名称删除记录，其中年份的顺序少于3年

因此，对于像下面这样的记录，将被删除，因为它们仅连续2年

name id     id2 year    sales   seq
a    00632  00  2006    200.00  0
a    00632  00  2007    380.00  1 

我希望这是有意义的，因为我在试图找出这种逻辑的算法时遇到了困难。

一种分两步进行的方法

我假设

df

是按

'id'、'year'

排序的

首先，为每个

'id'

查找第+2行中存在第+2年的行：

In [15]: firstyears=(df.groupby('id')['year'].shift(-2)-df['year'])==2
# [ False False  True False False | True  True  True False False ]

并使用逻辑or（|）运算符选择好的行<代码>第一年。班次（1）将选择下一年，班次（2）将选择下一年

---

你好。看起来很有效。我无法理解以下代码：

df.loc[firstyears | firstyears.shift（1）| firstyears.shift（2）]

你能帮我理解吗？

In [16]: df.loc[ firstyears | firstyears.shift(1) | firstyears.shift(2) ]
Out[16]: 
  name   id  id2  year  sales  seq
2    a  632    0  2010     73    2
3    a  632    0  2011    147    3
4    a  632    0  2012     80    4
5    b    3    0  2009    153    0
6    b    3    0  2010    390    1
7    b    3    0  2011    730    2
8    b    3    0  2012    312    3
9    b    3    0  2013    179    4