Python 如何在数据帧中筛选具有指定条件的行，并将它们放入新的数据帧中？

test.csv的数据如下所示：

staff_id,clock_time,device_id,latitude,longitude
1001,2020/9/14 04:43:00,d_1,24.59652556,118.0824644
1001,2020/9/14 05:34:40,d_1,24.59732974,118.0859631
1001,2020/9/14 06:33:34,d_1,24.73208312,118.0957197
1001,2020/9/14 08:17:29,d_1,24.59222786,118.0955275
1001,2020/9/20 05:30:56,d_1,24.59689407,118.2863806
1001,2020/9/20 07:26:05,d_1,24.58237852,118.2858955
1001,2020/9/20 08:26:05,d_1,24.58237852,118.2858955
1001,2020/9/20 09:26:05,d_1,24.58237852,118.2858955
1001,2020/9/20 17:26:05,d_1,24.58237852,118.2858955
1001,2020/9/20 19:26:05,d_1,24.70237852,118.2858955
1001,2020/9/20 22:26:05,d_1,24.71237852,118.2858955

staff_id,clock_time,device_id,latitude,longitude
1001,2020/9/14 05:34:40,d_1,24.59732974,118.0859631
1001,2020/9/14 06:33:34,d_1,24.73208312,118.0957197
1001,2020/9/14 08:17:29,d_1,24.59222786,118.0955275
1001,2020/9/20 05:30:56,d_1,24.59689407,118.2863806
1001,2020/9/20 17:26:05,d_1,24.58237852,118.2858955
1001,2020/9/20 19:26:05,d_1,24.70237852,118.2858955

我想找到两个连续行的经度或纬度差大于0.1的任何行，然后将结果放入新的数据帧中

在我的示例中，第2、3、4、9、10行的纬度差大于0.1，第4、5行的经度差大于0.1

我希望新的数据帧如下所示：

staff_id,clock_time,device_id,latitude,longitude
1001,2020/9/14 04:43:00,d_1,24.59652556,118.0824644
1001,2020/9/14 05:34:40,d_1,24.59732974,118.0859631
1001,2020/9/14 06:33:34,d_1,24.73208312,118.0957197
1001,2020/9/14 08:17:29,d_1,24.59222786,118.0955275
1001,2020/9/20 05:30:56,d_1,24.59689407,118.2863806
1001,2020/9/20 07:26:05,d_1,24.58237852,118.2858955
1001,2020/9/20 08:26:05,d_1,24.58237852,118.2858955
1001,2020/9/20 09:26:05,d_1,24.58237852,118.2858955
1001,2020/9/20 17:26:05,d_1,24.58237852,118.2858955
1001,2020/9/20 19:26:05,d_1,24.70237852,118.2858955
1001,2020/9/20 22:26:05,d_1,24.71237852,118.2858955

staff_id,clock_time,device_id,latitude,longitude
1001,2020/9/14 05:34:40,d_1,24.59732974,118.0859631
1001,2020/9/14 06:33:34,d_1,24.73208312,118.0957197
1001,2020/9/14 08:17:29,d_1,24.59222786,118.0955275
1001,2020/9/20 05:30:56,d_1,24.59689407,118.2863806
1001,2020/9/20 17:26:05,d_1,24.58237852,118.2858955
1001,2020/9/20 19:26:05,d_1,24.70237852,118.2858955

我的代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv(r'E:/test.csv', encoding='utf-8', parse_dates=[1])
m1 = df[['latitude', 'longitude']].diff().abs().gt(0.1)
m2 = df[['latitude', 'longitude']].shift().diff().abs().gt(0.1)
new_dataframe = [...]

如何操作？

用于将布尔值的数据帧转换为

系列

，并用于移位掩码添加，使用

链进行按位

或

操作，最后一次添加用于避免警告，如果过滤后将以某种方式处理

新数据帧

：

m1 = df[['latitude', 'longitude']].diff().abs().gt(0.1).any(axis=1)

new_dataframe = df[m1 | m1.shift(-1)].copy()
print (new_dataframe)
   staff_id          clock_time device_id   latitude   longitude
1      1001  2020/9/14 05:34:40       d_1  24.597330  118.085963
2      1001  2020/9/14 06:33:34       d_1  24.732083  118.095720
3      1001  2020/9/14 08:17:29       d_1  24.592228  118.095527
4      1001  2020/9/20 05:30:56       d_1  24.596894  118.286381
8      1001  2020/9/20 17:26:05       d_1  24.582379  118.285896
9      1001  2020/9/20 19:26:05       d_1  24.702379  118.285896

用于将布尔值的数据帧转换为

系列

，并用于移位掩码添加，按位

或

使用

链，最后一次添加用于避免警告，如果过滤后将以某种方式处理

新数据帧

：

m1 = df[['latitude', 'longitude']].diff().abs().gt(0.1).any(axis=1)

new_dataframe = df[m1 | m1.shift(-1)].copy()
print (new_dataframe)
   staff_id          clock_time device_id   latitude   longitude
1      1001  2020/9/14 05:34:40       d_1  24.597330  118.085963
2      1001  2020/9/14 06:33:34       d_1  24.732083  118.095720
3      1001  2020/9/14 08:17:29       d_1  24.592228  118.095527
4      1001  2020/9/20 05:30:56       d_1  24.596894  118.286381
8      1001  2020/9/20 17:26:05       d_1  24.582379  118.285896
9      1001  2020/9/20 19:26:05       d_1  24.702379  118.285896

---

我可以使用

new|u dataframe=df[m1 | m1.shift（-1）]

？我可以使用

new|u dataframe=df[m1 | m1.shift（-1）]

？