2

我在熊猫中有这个数据框：

   col1    col2
0     1    -0.5
1     2    -4.0
2     8     3.0
3     9     6.0
4     4   345.0
5     6    -7.0
6     7  3456.0
7    47     3.0
8     2     5.0
9     4   -78.0

我只想返回这些行，其中前 3 行的“col2”值大于 0。在这种情况下：

5     6    -7.0

和

 9     4   -78.0

我已经尝试过滚动但找不到方法。你能帮我吗？:)

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2 回答 2

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与 SeaBean 的答案非常相似，但不使用apply：

>>> df[df['col2'].shift().gt(0).rolling(3).sum().eq(3)]
   col1  col2
5     6  -7.0
9     4 -78.0

您使用shift这样就不必考虑前 3 行，而不必考虑每一行及其后面的 2 行。然后制作一个正值掩码 ( .gt(0))，并在该掩码上使用 3 的滚动窗口，检查哪些组的总和为 3。

于 2021-06-22T15:44:03.907 回答
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您可以使用.rolling(3)oncol2查看 3 个条目的窗口，然后使用gt(0).all()来检查所有这 3 个条目是否 > 0。由于您要检查不包括当前条目的前 3 个条目，我们进一步使用.shift(). 然后用于.loc定位此类条目：

df.loc[df['col2'].rolling(3).apply(lambda x: x.gt(0).all()).shift() > 0]

受 Tom 启发，另一个不使用 using的解决方案.apply()如下：

df.loc[df['col2'].shift().gt(0).rolling(3).min().eq(1)]

在这里，我们.rolling(3).min().eq(1)在布尔序列上使用 withgt(0)来检查所有 3 个条目的最小值是否为 1（这意味着所有条目必须是True，因为在计算True中转换为 并转换为）。实际上，我们得到了与以前的解决方案相同的效果。1False0gt(0).all()

这个概念的好处是，无论滚动窗口大小是多少，min().eq(1)当滚动窗口大小发生变化时，我们仍然可以检查而不需要调整这部分代码。

结果：

   col1  col2
5     6  -7.0
9     4 -78.0
于 2021-06-22T15:41:13.830 回答