Question

我有一个数据框，它是按日期排序的，并且有一个＆＃39; x＆＃39;当特定日期有新信息时，在一列中的值。

我想获取最近新信息日期之前的日期行的索引值，以便我可以引用该数据以进行进一步的操作

所以我的数据框看起来像这样：

original_df

index      date        value   newinfo
  0     '2007-12-01'     75      Nan
  1     '2007-12-02'     75      Nan
  2     '2007-12-03'     83       x
  3     '2007-12-04'     83      Nan
  4     '2007-12-05'     83      Nan
  5     '2007-12-06'     47       x
  6     '2007-12-07'     47      Nan
  7     '2007-12-08'     47      Nan
  8     '2007-12-09'     47      Nan

因此，我有兴趣引用original_df.index == 4行进行进一步操作。

我能想到的唯一方法是非常“笨拙”。基本上我通过过滤newinfo == 'x'行的原始数据来创建另一个数据帧，获取最后一行的索引值，减去1，并使用该值使用{{1}访问原始数据帧的该行中的各个列}。代码如下所示：

iloc

这会返回interim_df = original_df[original_df['newinfo']=='x'] index_ref_value = interim_df.index[-1] - 1的{{1}}。

然后我可以访问index_ref_value中的4，如下所示：

value

换句话说，我在最近original_df前一天original_df.iloc[index_ref_value,1]访问了value。

这可以完成工作，但让我感到复杂和草率。是否有更清晰，更简单，更Pythonic的方法来查找我正在寻找的index_ref_value？

Answer 1

您可以将iloc和loc合并为一个语句：

original_df.iloc[original_df.loc[original_df['newinfo'] == 'x'].index-1]

loc语句采用条件（newinfo为x）的索引，然后获取该值的索引。 iloc然后获取那些索引并为您提供您正在寻找的结果

从您的问题判断，您可能需要在未来中列出这些值。试试df1.iloc[df1.loc[df1['newinfo'] == 'x'].index-1].index.tolist()

编辑以获得所需的输出：

original_df.iloc[original_df.loc[original_df['newinfo'] == 'x'].index[-1]-1]

# added a [0] at the end below to get just the value of `4`
original_df.iloc[original_df.loc[original_df['newinfo'] == 'x'].index[-1]-1][0]

Python Pandas选择索引值引用列

1 个答案: