在特定条件下删除行 pandas（枚举）

Question

我有一个 CSV 文件，其中有一列名为位置。大多数行遵循列位置总是从 1-6 开始的模式（参见例如 - 第 1-12 行）。但是，对于某些行，枚举没有上升到 6，但已经停止在 4，并且位置 1 的新行开始。在这种情况下，我想删除位置为 1-4 的这些行（参见例如 - 第 13-16 行）。

Example:  
index   position
row 1:  1        
row 2:  2
...
row 6:  6
row 7:  1 
...
row 12: 6  
row 13: 1
row 14: 2
row 15: 3
row 16: 4
row 17: 1
...
row 22: 6

非常感谢任何建议:)

Answer 1

您可以使用以下代码片段来解决问题。这个想法是首先找到位置为 1-4 的行，然后为行创建一个删除列表。最后放下它们，就这样了。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
        "position": np.concatenate([
                list(range(1,7)),
                list(range(1,7)),
                list(range(1,5)),
                list(range(1,7)),
                list(range(1,5))
            ])
        })

df = df.append({'position': 1}, ignore_index=True)

df['diff_trail'] = df.position.diff()

rm_index_pos = df[df.diff_trail == -3].index - 1

# We know that 12-15 and 22-25 should be deleted

rm_index = np.ravel([list(range(i,i-4,-1)) for i in rm_index_pos])
rm_index = np.append(rm_index, df.index[-1])
print(rm_index)


df.drop(rm_index, axis=0, inplace=True) # Remove the unwanted rows.
df.drop(['diff_trail'], axis=1, inplace=True) # remove 'diff_trail' column from dataframe.

# Reset the index values.
df.reset_index(drop=True, inplace=True) 

print(df)

Answer 2

如果这种模式始终存在，您可以对一些解决方案进行硬编码：每当您在 4 之后遇到 1，将前 4 个索引放入要删除的索引列表中。这不是最漂亮的代码，但它确实有效。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'position': 
    [1,2,3,4,5,6,
    1,2,3,4,5,6,
    1,2,3,4,
    1,2,3,4,5,6]})

# every time you encounter a 1 after a 4, delete the previous four columns
index_delete = []
for index, values in enumerate(df.position.values[1:]):
    if (values == 1) and (df.position.values[1:][index - 1] == 4):
        index_delete.extend([index-3, index-2, index-1, index])

df = df.drop(index_delete)

输入：

df
    position
0          1
1          2
2          3
3          4
4          5
5          6
6          1
7          2
8          3
9          4
10         5
11         6
12         1
13         2
14         3
15         4
16         1
17         2
18         3
19         4
20         5
21         6

输出：

df
    position
0          1
1          2
2          3
3          4
4          5
5          6
6          1
7          2
8          3
9          4
10         5
11         6
16         1
17         2
18         3
19         4
20         5
21         6

在特定条件下删除行 pandas（枚举）

Deleting rows on specific condition pandas (enumeration)

python

rows

pandas