基于条件（DataFrame）创建估算窗口

Question

我正在研究如何根据特定条件选择几行（特别是-15至-5）。

我们有一个事件（日期）列表和一个带有所有BitCoin订单的大型DataFrame（按日期排序）。在此DataFrame中，如果在DataFrame中找到了Events中的值，则该列中的行将标记为“ True”。

我想做的是在此列中找到“ True”时，Python从True之前的15行（-15）到True之前的5（-5）行中选择行。总共有42个事件，我们的目标是创建一个新的DataFrame，我们将使用该框架计算这些值的描述性统计量。

Answer 1

这里是一个例子。仅供参考。发布一些生成测试数据集的代码时，通常更容易回答这些问题：）

首先，这是一个数据集。在这里，我们基本上试图基于True值进行选择。但是我们只想要1个之前和1个之后，所以我们不应该看到任何消失。

import pandas as pd
import numpy as np

data = [
    ['gone', False],
    ['a', False],
    ['abb', True],
    ['a', False],
    ['gone', False],
    ['gone', False],
    ['a', False],
    ['abbb', True],
    ['a', False],
    ['gone', False],
    ['gone', False]
]
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['label', 'indicator'])

ranges = df[df['indicator']].index.values

接下来，我们将生成一系列我们感兴趣的行。对于您的情况，您需要将num_before和num_after设置为不同。您可能可以对代码进行某种程度的压缩，但是我认为这些步骤更容易理解。

num_before = 1
num_after = 1

indexes = [range(x-num_before, x+num_after+1) for x in ranges] #+1 due to the behaviour of range
x = [list(rang) for rang in indexes]
i = np.array(x).reshape(-1)

最后，我们选择与刚生成的列表匹配的行。

df.iloc[i]

输出：