Question

我有一个以日期为索引的DataFrame：

            VL
2018-02-05  101.56093
2018-12-31  95.87728
2019-01-04  96.29820
2019-01-11  97.23475
2019-01-18  98.39828
2019-01-25  98.66896
2019-01-31  99.12407
2019-02-01  99.13224
2019-02-08  99.06382
2019-02-15  99.79966

我需要过滤行，以便对于日期为D的每一行，如果DataFrame中存在带有D-7的行，请保留该行。

示例：

2019-02-15将保留，因为存在2019-02-08
2019-01-31将被过滤，因为2019-01-24不存在。

我已经使用循环实现了此功能，但我想知道是否还有更多面向熊猫的方式来进行这种过滤。

Answer 1

IIUC，您可以使用pd.Timedelta和isin：

df[(df['date'] - pd.Timedelta(days=7)).isin(df['date'])]

输出：

        date        VL
3 2019-01-11  97.23475
4 2019-01-18  98.39828
5 2019-01-25  98.66896
7 2019-02-01  99.13224
8 2019-02-08  99.06382
9 2019-02-15  99.79966

如果日期在索引中，则使用此：

df[(df.index - pd.Timedelta(days=7)).isin(df.index)]

输出：

                  VL
date                
2019-01-11  97.23475
2019-01-18  98.39828
2019-01-25  98.66896
2019-02-01  99.13224
2019-02-08  99.06382
2019-02-15  99.79966

根据应用于索引的条件过滤行

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