df delete rows on conditon

Question

我有3列的dataframe，并且signal有2个开或关的值。时间戳。名字。信号

我想删除错误的指定信号值，并将其应用于df：

for i in np.arange(0,len(df)-1):
  if (df.loc[i,'Signal']=='On' & 
  df.loc[i+1,'Signal']!='On' & 
  df.loc[i-1,'Signal']!='On'):
     df.drop(i,inplace=True)

然而，在这里我只能删除出现在Off值之间的单个值。例如：

Signal
 Off
 On
 Off
 Off

但我也想删除下面这样的案例：

Signal 
 Off
 Off
 Off
 On
 On
 Off
 Off

在我的代码中，只有第一个"on“值将被删除。

我怎么才能正确地解决它呢？

Answer 1

试试这个：

s = df['Signal']
mask = df.groupby(['Name', s.ne(s.shift(1)).cumsum()], sort=False, as_index=False).apply(lambda x: pd.Series([x['Signal'].eq('On').sum() in (1, 2)] * len(x))).reset_index(drop=True) & (~df.groupby('Name')['Signal'].shift().isna())
df = df[~mask]