Python 提取数据中的连续负值

我有这个df

         col
252      73.9

253     -71.8

254     -314.6

255     -202

256     -19.4

257      46.9

258      139.4

---

我想从

253到256中提取连续的
-ve
值。我尝试了
（df.col<0）和（df.col.shift（1）<0）
，它得到了
254到256
，但是错过了
253
。如何更改它以获得所需的值？
使用
.loc
访问器选择
253
到
256
（
df.loc[253:256，：]）
）
布尔选择和掩码值小于零

df=(df[df.loc[253:256,:]<0]).dropna() 

    col1
253 -71.8
254 -314.6
255 -202.0
256 -19.4

df=（df[df.loc[253:256，：]如果您只对索引感兴趣：

df.loc[df.lt(0).col].index.tolist()

[253, 254, 255, 256]

如果需要连续值的数据帧：

df.loc[df.lt(0).col]

      col
253 -71.8
254 -314.6
255 -202.0
256 -19.4

仅过滤负值而非连续负值的解决方案：

df.loc[df.lt(0).col]

      col
253 -71.8
254 -314.6
255 -202.0
256 -19.4

为了提高性能，请按掩码将过滤器
中的值索引为一列
列
：

对于筛选所有列
loc
不重要，它用于筛选列和掩码：

df[df.col.lt(0)]

#for filter only one column to Series
df.loc[df.col.lt(0), 'col']

#for filter only one column to DataFrame
df.loc[df.col.lt(0), ['col']]


要过滤连续的负片，请使用：

print (df)
       col
252   73.9
253  -71.8
254 -314.6
255 -202.0
256  -19.4
257   46.9
258 -202.0 <- removed, because not consecutive.
259  139.4


m = df.col.lt(0)

df = df[(~m).cumsum()[m].duplicated(keep=False).reindex(df.index, fill_value=False)]
print (df)
       col
253  -71.8
254 -314.6
255 -202.0
256  -19.4

像这样：

In [1720]: df[df['col'].lt(0)].index.tolist()
Out[1720]: [253, 254, 255, 256]

df.index[df.lt（0.col]
？@jezraelnice，无需为数据帧而烦恼，只需要索引。酷。那会更快。没问题，我会把它取出来。我已经尝试过df.loc[df.lt（0.col]它给了我一个错误“TypeError:无法使用块值操作0”你能添加一些负值和非连续的值吗？因为不清楚是否需要删除单独的负值。谢谢。
m = df.col.lt(0)

df = df[ m.ne(m.shift()).cumsum().duplicated(keep=False) & m]

In [1720]: df[df['col'].lt(0)].index.tolist()
Out[1720]: [253, 254, 255, 256]