pandas：根据一列中字符串的特定组合选择行对

wqlqzqxt 于 2021-09-08 发布在 Java

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我对python/pandas相当陌生，一直在努力寻找一个足够具体的示例供我使用。
假设我有以下数据框，由一列事件标记和一列显示每个标记出现的时间组成：

df = pd.DataFrame({'Marker': ['S200', 'S4', 'S44', 'Tone', 'S200', 'S1', 'S44', 'Tone'], 
                    'Time': [0, 100, 150, 230, 300, 340, 380, 400]})

  Marker  Time
0   S200     0
1     S4   100
2    S44   150
3   Tone   230
4   S200   300
5     S1   340
6    S44   380
7   Tone   400

我想提取s44后面跟着音调的成对行。结果输出应为：

newdf = pd.DataFrame({'Marker': ['S44', 'Tone', 'S44', 'Tone'],
                   'Time': [150, 230, 380, 400]})

  Marker  Time
0    S44   150
1   Tone   230
2    S44   380
3   Tone   400

任何想法都将不胜感激！

python DataFrame pandas numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/68319727/pandas-select-row-pairs-based-on-specific-combination-of-strings-in-one-column

2条答案

按热度按时间

lhcgjxsq1#

一种方法是使用shift获取索引，添加1并使用loc拉取-注意，这假设索引是数字且单调递增的：

index = df.loc[df.Marker.shift(-1).eq('Tone') & (df.Marker.eq('S44'))].index

df.loc[index.union(index +1)]

  Marker  Time
2    S44   150
3   Tone   230
6    S44   380
7   Tone   400

赞(0）回复(0）举报 2021-09-08

2wnc66cl2#

另一种方式：

s = ((df.Marker.eq('S44')) & (df.Marker.shift(-1).eq('Tone')))
df = df[s | s.shift()]

输出：

Marker  Time
2    S44   150
3   Tone   230
6    S44   380
7   Tone   400

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