Python 首先删除特定值中的行

我想删除第一次出现的用户数等于1的行以及DataFrame中每个唯一用户的前几行

例如，我有下面的Dataframe，我想得到另一个Dataframe，它删除“val”列1中第一次出现的行以及每个用户的前几行

      user  val
0      1    0
1      1    1
2      1    0
3      1    1
4      2    0
5      2    0
6      2    1
7      2    0
8      3    1
9      3    0
10     3    0
11     3    0
12     3    1

---

样本数据

---

groupby

检查

cummax

和

shift

以删除每个用户在

'val'

列中的第一行

1

假设您的值为1或0，也可以使用双累积和创建掩码

m = df.groupby('user').val.apply(lambda x: x.eq(1).cummax().shift().fillna(False))
# m = df.groupby('user').val.apply(lambda x: x.cumsum().cumsum().gt(1)) 
df.loc[m]

输出：

---

groupby

检查

cummax

和

shift

以删除每个用户在

'val'

列中的第一行

1

假设您的值为1或0，也可以使用双累积和创建掩码

m = df.groupby('user').val.apply(lambda x: x.eq(1).cummax().shift().fillna(False))
# m = df.groupby('user').val.apply(lambda x: x.cumsum().cumsum().gt(1)) 
df.loc[m]

输出：

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不要在帖子中包含图片。最好有易于查看的代码。我还简化了数据框的创建。我不明白你的规则，你能澄清一下吗？或者指出原始数据框中的哪一行将被删除&为什么文章中不包含图像。最好有易于查看的代码。我还简化了数据框的创建。我不明白你的规则，你能澄清一下吗？或指示将删除原始数据帧中的哪一行&为什么

m = df.groupby('user').val.apply(lambda x: x.eq(1).cummax().shift().fillna(False))
# m = df.groupby('user').val.apply(lambda x: x.cumsum().cumsum().gt(1)) 
df.loc[m]

    user  val
2      1    0
3      1    1
7      2    0
9      3    0
10     3    0
11     3    0
12     3    1