过滤后在熊猫中选择前一行的语法

Posted 2023-03-14

【中文标题】过滤后在熊猫中选择前一行的语法

【英文标题】：Syntax to select previous row in pandas after filtering

【发布时间】：2018-12-04 15:41:23

【问题描述】：

我有一个 pd.DataFrame df 有 5 行，比如说：

Row    Value
 1      32
 2      25
 3      10
 4      18
 5      21

假设我使用过滤器df[df['Value'] < 15]，这应该返回

Row    Value
 3      10

我的问题是，我想在此过滤器返回 True 之前访问该行的值，在此示例中，我希望函数返回值 25（来自第 2 行）。

我的最终目标是应用条件，获取上面的行，然后测试该行是否有其他条件。

我可以使用哪些 pandas 函数？

谢谢！

【参考方案1】：

将蒙版上移 1。

df[(df['Value'] < 15).shift(-1).fillna(False)]

   Row  Value
1    2     25

---

更一般地说，如果您要查找所有大于 15 的行，其下一行小于 15，您可以计算两个单独的掩码并将它们与：

df[(df['Value'].shift(-1) < 15) & (df['Value'] > 15)]

   Row  Value
1    2     25

【讨论】：

谢谢！如果我想更进一步并检查该值是否高于 15，该怎么办？

@AdrianY df[(df['Value'] > 15).shift(-1).fillna(False)]?

对不起，我应该更清楚。我的意思是检查第 2 行中的值是否高于 15。df[(df['Value'] > 15).shift(-1).fillna(False)]['Value'] >15 是否有效？

【参考方案2】：

np.flatnonzero

找到掩码在哪里True 然后减一

df.iloc[np.flatnonzero(df.Value < 15) - 1]

   Row  Value
1    2     25

【参考方案3】：

使用idxmax

>>> df.iloc[df.Value.le(15).idxmax() - 1]

Row       2
Value    25

【参考方案4】：

使用nonzero

df.iloc[(df['Value'] < 15).nonzero()[0]-1]
Out[34]: 
   Row  Value
1    2     25

【讨论】：

我不知道.nonzero

我只有袋子可以放进去。

@piRSquared 我的包不够大，放不下你展示给我的所有美丽 :-)

你太客气了。你学到了很多技巧，也向我展示了一些技巧（-：