基于条件在pandas中过滤数据行的解决方案

Question

我有以下示例数据，想要过滤出符合条件的数据：(col1 = 'A' and col2 = '0')。 我们希望保留行数据直到下一个 (col1 = 'A')。
我想使用pandas dataframe实现，但不知道如何操作。

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

例如，我们有这些数据。

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

我希望达成的结果是：

col1 col2 
 A    0 
 C 
 A    0 
 B 
 C 

非常感谢。

- user13651815

Answer 1

我们首先通过groupby以'A'开头的行块进行分组，然后将col2的第一个值传播到该组的所有行。从这个结果中，我们选取所有col2为0的行。

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

样例数据：

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>

- Stef

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很好的回答@Stef - Shubham Sharma