我有一个像这样的 pandas 数据框:
first second
0 True False
1 False True
2 True True
3 False False
4 False True
5 False True
6 True False
7 False False
可以使用以下代码创建:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
'first': [True, False, True, False, False, False, True, False],
'second': [False, True, True, False, True, True, False, False]
}
)
对于第一列中具有True
值的任何行,我想在接下来的行中找到该值的第一行第二列的值为True
。
所以输出应该是:
first second
1 False True
4 False True
此外,我的首要任务是不使用任何 for 循环。
你对此有什么想法吗?
最佳答案
您可以使用:
g = df['first'].ne(df['first'].shift()).cumsum().loc[~df['first']]
# or
# g = df['first'].cumsum()[~df['first']]
out = df[df['second']].groupby(g).head(1)
输出:
first second
1 False True
4 False True
中石斑鱼g
:
1 2
3 4
4 4
5 4
7 6
Name: first, dtype: int64
关于python - 在 pandas 中的特定行之后查找满足条件的下一个第一行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/73057952/