根据一列的连续值获取数据框的行

Get the rows of dataframe based on the consecutive values of one column

有没有办法根据特定列的值获取连续的行? 例如:

column1 column2 View
row1 1 2 c
row2 3 4 a
row3 5 6 p
row4 7 8 p
row5 9 10 n

我需要获取包含单词 'app' 字母的行作为视图,所以在这个例子中我需要将 row2、row3 和 row4 保存在一个列表。

不是 pythonic 方式,而是做工作:

keep = []
for i in range(len(df) - 2):
    if (df.View[i]=='a') & (df.View[i+1] =='p') & (df.View[i+2] =='p'):
        keep.append(df[i])
        keep.append(df[i+1])
        keep.append(df[i+2])

结果:

这是一个通用的方法。我使用 index_slice_by_substring() 生成表示开始行和结束行的整数元组。函数 rows_by_consecutive_letters() 获取您的数据框、要检查的列名以及您要查找的字符串,对于 return 值,它利用 .iloc 获取 [= 的一部分24=] 按整数值计算。

获取切片索引的关键是使用 ''.join(df[column]) 将“View”列值连接成一个字符串,并从左到右检查与条件字符串长度相同的子字符串,直到匹配

def index_slice_by_substring(full_string, substring) -> tuple:
    len_substring = len(substring)
    len_full_string = len(full_string)
    for x0, x1 in enumerate(range(len_substring,len_full_string)):
        if full_string[x0:x1] == substring:
            return (x0,x1)

def rows_by_consecutive_letters(df, column, condition) -> pd.DataFrame:
    row_begin, row_end = index_slice_by_substring(''.join(df[column]), condition)
    return df.iloc[row_begin:row_end,:]

print(rows_by_consecutive_letters(your_df,"View","app"))

Returns:

   column1  column2 View
1        3        4    a
2        5        6    p
3        7        8    p

您可以使用 str.find,但这只会找到第一次出现的搜索字词。

search = 'app'
i = ''.join(df.View).find(search)
if i>-1:
    print(df.iloc[i: i+len(search)])

输出

      column1  column2 View                         
row2        3        4    a
row3        5        6    p
row4        7        8    p

要查找 none(无需错误检查),您可以使用 re.finditer。结果是数据帧切片列表。

import re
search='p'   # searched for 'p' to find more than one
[df.iloc[x.start():x.end()] for x in re.finditer(search, ''.join(df.View))]

输出

[      column1  column2 View                        
 row3        5        6    p,
       column1  column2 View                         
 row4        7        8    p]