Question

我有活动的每月销售数字列表。我有一列Event_Ind，该列指示该月是否发生了事件。我需要在每个事件之前获取3个值（包括3个值）。值可以重叠。

import pandas as pd
dates = pd.date_range(start='2019-01-01', end='2020-01-01', freq='M')
values = [1000,1067,1099,1100,2000,1000,1057,1082,1200,1300,1453,1500]
event_ind = ["*","","","","*","","","","*","","*",""]
df = pd.DataFrame({'Dates':dates, 'Values':values, 'Event_Ind':event_ind})


        Dates  Values Event_Ind
0  2019-01-31    1000         *
1  2019-02-28    1067          
2  2019-03-31    1099          
3  2019-04-30    1100          
4  2019-05-31    2000         *
5  2019-06-30    1000          
6  2019-07-31    1057          
7  2019-08-31    1082          
8  2019-09-30    1200         *
9  2019-10-31    1300          
10 2019-11-30    1453         *
11 2019-12-31    1500

目标将用于此示例数据：

    Dates   Values  Event_Ind
0   1/31/2019   1000    *
1   3/31/2019   1099    
2   4/30/2019   1100    
3   5/31/2019   2000    *
4   7/31/2019   1057    
5   8/31/2019   1082    
6   9/30/2019   1200    *
7   9/30/2019   1200    *
8   10/31/2019  1300    
9   11/30/2019  1453    *

我正在考虑可以使用shift()或groupby.tail()做些什么。但我似乎无法使用它们来获得所需的输出

Answer 1

您可以按照以下方式进行操作：

s = df.Event_Ind.eq('*')
i = np.concatenate([np.arange(a,b+1) for b,a in zip(s[s].index, s[s].index - 2)])

df.loc[i[i>=0]]

        Dates  Values Event_Ind
0  2019-01-31    1000         *
1  2019-02-28    1067          
2  2019-03-31    1099          
3  2019-04-30    1100          
4  2019-05-31    2000         *
5  2019-06-30    1000          
6  2019-07-31    1057          
7  2019-08-31    1082          
8  2019-09-30    1200         *
7  2019-08-31    1082          
8  2019-09-30    1200         *
9  2019-10-31    1300          
10 2019-11-30    1453         *

说明

[np.arange(a,b+1) for b,a in zip(s[s].index, s[s].index - 2)]

上面的代码zip用*的索引值在上面两行进行索引。因此，np.arange(a,b+1)产生要在最后df显示的行的索引。

由于上面的代码生成了一个数组列表，因此您想np.concatenate全部保留一个索引数组。

df.loc[i[i>=0]]

最后，上述方法首先过滤i中所有负值（因为python中的负索引具有含义）和df.loc[]来检索最终df。

Answer 2

尝试：

x=df["Event_Ind"]=="*"
ind=list(map(lambda i: any(x[i:i+3]), range(len(x))))
print(df.loc[ind])

输出：

Dates  Values Event_Ind
0  2019-01-31    1000         *
2  2019-03-31    1099
3  2019-04-30    1100
4  2019-05-31    2000         *
6  2019-07-31    1057
7  2019-08-31    1082
8  2019-09-30    1200         *
9  2019-10-31    1300
10 2019-11-30    1453         *

[Program finished]

从熊猫的价值中获得N行

2 个答案: