Python Pandas高级groupby和按日期筛选

从输入创建输出数据帧，如何在每个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之前将所有0保留在target中

输入

输出

ID   date         target
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

    ID  date    target
0   a1  2019-11-01  0
1   a1  2019-12-01  0
2   a1  2020-01-01  1
5   a2  2019-11-01  0
6   a2  2019-12-01  1

---

您只能保留groupby中目标总和为的行。您只能保留groupby中目标总和为

的行
从io导入stringIO
数据=字符串（“”）
uid、日期、目标
a1，2019-11-01，0
a1，2019-12-01，0
a1，2020-01-01，1
a1，2020-02-01，1
a1，2020-03-01，0
a2，2019-11-01，0
a2，2019-12-01，1
a2，2020-03-01，0
a2，2020-04-01，1
"""
)
df=pd.read\u csv（data）.rename（columns=lambda x:x.strip（））
def filter_在_组中（df:pd.DataFrame）：
ind=np.argmax（df.target）
返回df.loc[：，['date'，'target']].iloc[：ind+1]
df_已过滤=(
df
.groupby（'uid'）
.apply（λx：过滤器在组（x）中）
.reset_index（）
.drop（'标高1'，轴=1）
)

从io导入stringIO
数据=字符串（“”）
uid、日期、目标
a1，2019-11-01，0
a1，2019-12-01，0
a1，2020-01-01，1
a1，2020-02-01，1
a1，2020-03-01，0
a2，2019-11-01，0
a2，2019-12-01，1
a2，2020-03-01，0
a2，2020-04-01，1
"""
)
df=pd.read\u csv（data）.rename（columns=lambda x:x.strip（））
def filter_在_组中（df:pd.DataFrame）：
ind=np.argmax（df.target）
返回df.loc[：，['date'，'target']].iloc[：ind+1]
df_已过滤=(
df
.groupby（'uid'）
.apply（λx：过滤器在组（x）中）
.reset_index（）
.drop（'标高1'，轴=1）
)

groupby ID，cumsum target，test the results groupby ID，cumsum target，test the results发布有效答案后再提问通常是不受欢迎的，尤其是当你没有尝试解决问题时。更好的方法是接受这一正确答案，然后用修改后的数据发布一个新问题。在发布有效答案后编辑问题通常是不受欢迎的，尤其是当你没有表现出试图解决问题的努力时。更好的方法是接受这一正确答案，然后用修改后的数据发布一个新问题[

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID': ['a1', 'a1', 'a1', 'a1', 'a1', 'a2', 'a2', 'a2', 'a2'],
 'date': ['2019-11-01',
  '2019-12-01',
  '2020-01-01',
  '2020-02-01',
  '2020-03-01',
  '2019-11-01',
  '2019-12-01',
  '2020-03-01',
  '2020-04-01'],
 'target': [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1]})


df = df.loc[df.groupby('ID')['target'].cumsum()<=1]
df = df.loc[df.groupby('ID')['target'].shift(1).ne(1)]

    ID  date    target
0   a1  2019-11-01  0
1   a1  2019-12-01  0
2   a1  2020-01-01  1
5   a2  2019-11-01  0
6   a2  2019-12-01  1