python - 选择一列中的特定值并从 pandas 的另一列中获取之前/之后的 n 行

Question

我有一个包含两列的数据框:试验类型和直径。我需要找到 TrialType == 'start' 的所有位置，然后获取这些位置之前和之后的所有 2500 行的直径(包括这些位置)。我尝试了以下方法:

idx = df.loc(df[df['trialType']=='start'])
df.iloc[idx - 2500 : idx + 2500]

我的目标是拥有一个仅包含那些相关行的数据框(每个“开始”试验之间有 2500 行)。下面是一个行数少得多的示例:

trialType diameter
start     3.15
          3.17
          3.18
start     3.14
          3.13
          3.13

Answer 1

有趣。

关于:

idx = df.loc[lambda x: x['trialType']=='start'].index

rows = df.loc[idx]

a = df.shift( 2500).loc[idx]
b = df.shift(-2500).loc[idx]

然后您可以按照您认为最好的方式组合它们。

pd.concat([a,rows,b])

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你还可以这样做:

idx = df.loc[lambda x: x['trialType']=='start'].index
df.loc[lambda x: (x.index-2500).isin(idx) 
               ¦  x.index.isin(idx) 
               ¦ (x.index+2500).isin(idx)]

但是如果你的索引不是连续的(0,1,2,3等)，你必须修改上面的代码