Question

我有以下示例数据，我想过滤一条数据，当（col1 ='A'和col2 ='0'）时，我们要保留行直到下一个（col1 ='A'）。
我想使用pandas数据框，但我不知道它是怎么回事。

df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C'],  'col2': [0, 1]})

例如，我们有此数据

col1 col2
 A    0
 C
 A    1 
 B
 C
 A    1 
 B
 B
 C
 A    0 
 B 
 C
 A    1 
 B 
 C
 C

我想要实现的结果是：

col1 col2 
 A    0 
 C 
 A    0 
 B 
 C

非常感谢您

Answer 1

我们首先从'A'开始的groupby行块，然后将col2的第一个值传播到组的所有行。从该结果中，我们得到0中所有带有col2的行。

 df[df.groupby(df.col1.eq('A').cumsum()).col2.transform('first').eq(0)]

样本数据：

df = pd.DataFrame({'col1': list('ACABCABBCABCABCC'),
                   'col2': [0, None, 1, None, None, 1, None, None, None, 0, None, None, 1, None, None, None]}
                 ).astype({'col2': 'Int32'})

结果：

   col1  col2
0     A     0
1     C  <NA>
9     A     0
10    B  <NA>
11    C  <NA>

一种基于熊猫条件过滤某些数据行的解决方案

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