熊猫找到下一行满足条件的连续行

Question

所以我有一个看起来像这样的数据框：

<头>

index	时间	状态	阶段
1	2020-11-27 08:51:49	A	1
2	2020-11-27 09:32:49	B	1
3	2020-11-27 09:32:50	C	1
4	2020-11-27 12:05:08	B	2
5	2020-11-27 12:10:08	C	2
6	2020-11-27 12:10:58	A	2
7	2020-11-27 12:12:12	A	3
8	2020-11-27 12:31:15	B	3
9	2020-11-27 12:31:17	C	3

我只想过滤列 status = A 后跟 status = B 行的行 结果：

<头>

index	时间	状态	阶段
1	2020-11-27 08:51:49	A	1
2	2020-11-27 09:32:49	B	1
7	2020-11-27 12:12:12	A	3
8	2020-11-27 12:31:15	B	3

谢谢

Answer 1

尝试使用 groupby 和 shift

cond1 = df.groupby('phase')['status'].shift(-1).eq('B')  & df['status'].eq('A')
cond2 = df.groupby('phase')['status'].shift().eq('A')  & df['status'].eq('B')
df[cond1|cond2]
   index                Time status  phase
0      1  2020-11-2708:51:49      A      1
1      2  2020-11-2709:32:49      B      1
6      7  2020-11-2712:12:12      A      3
7      8  2020-11-2712:31:15      B      3

Answer 2

df["next_status"] = df.status.shift(-1) 
df["prior_status"] = df.status.shift(1)
a = df.next_status.eq("B") & df.status.eq("A")
b = df.prior_status.eq("A") & df.status.eq("B")
df[a | b]

新列“next_status”是状态列，向上移动了一个。 因此，如果当前状态 = A 和以下状态 = B，它们将彼此相邻，同样的逻辑适用于先前状态。然后您可以使用条件对 df 进行子集化。