Question

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-ve中提取连续的253 to 256值。我已经尝试过(df.col < 0) & (df.col.shift(1) < 0)，但它得到了254 to 256，但却错过了253。我应该如何更改它以获得所需的值？

Answer 1

如果您只对索引感兴趣：

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

[253, 254, 255, 256]

如果您需要连续值的数据框：

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

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

Answer 2

仅过滤负值，而不是连续的负值的解决方案：

要提高性能，请通过boolean indexing中的一列index屏蔽col值：

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

对于过滤所有列loc并不重要，它用于过滤列和掩码：

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']]

要过滤连续的底片，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

另一种解决方案：

m = df.col.lt(0)

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

Answer 3

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的值

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

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

请列出

df[df.loc[253:256,:]<0].index.tolist()

 [253, 254, 255, 256]

Answer 4

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提取熊猫中的连续负值

4 个答案: