有没有办法找到大熊猫系列快速变化的地点？

Question

我在熊猫数据框中存储了几个月的数据。每个月可以分配额外的资源，并且数据会迅速增加。我试图找到发生增加的点（如果发生了）并删除所有先前的数据。

示例df：

data = [random.randint(1,10) if i < 15 else random.randint(70,80) for i in range(30)]
df = pd.DataFrame({'month': ['Jan']*len(data), 'data': data})

我想找到它从〜5->〜75跳到的点并摆脱以前的数据

如果系列没有急剧增加：

data = [random.randint(70, 80) for _ in range(30)]

是否应保留整个月的数据。

Answer 1

这是我的解决方案，使用diff和idxmax

n=70
s=df.groupby('month').data.diff()
df1=df[df.index>=(s>=n).groupby(df['month']).transform('idxmax')].copy()