获取值从0到1的组

Question

我希望将所有的用户从一个特定列从1转到0的数据文件中获取。

例如，使用下面的dataframe，我希望只保留用户1和2，因为它们的值从1到0。

相关行

• Row 6至7用于用户1
• Row 9至10用于用户2

    user  value
0      0      0
1      0      0
2      0      1
3      0      1
4      1      0
5      1      1
6      1      1
7      1      0
8      2      1
9      2      1
10     2      0
11     2      0

期望结果

    user  value
4      1      0
5      1      1
6      1      1
7      1      0
8      2      1
9      2      1
10     2      0
11     2      0

我尝试过窗口函数和条件，但由于某些原因，我无法获得所需的结果。

Answer 1

让我们试试cummax

df.loc[df.user.isin(df.loc[df.value != df.groupby('user')['value'].cummax(),'user'])]
Out[769]: 
    user  value
4      1      0
5      1      1
6      1      1
7      1      0
8      2      1
9      2      1
10     2      0
11     2      0

Answer 2

您可以使用shift检查下一个值是否为1 (df.value.shift(1).eq(1))，并将其与掩码结合起来检查当前值是否为0 (df.value.eq(0))。然后，由'user'和transform('any')组成组以创建适当的掩码：

filtered = df[(df.value.eq(0) & df.value.shift(1).eq(1)).groupby(df.user).transform('any')]

输出：

>>> filtered
    user  value
4      1      0
5      1      1
6      1      1
7      1      0
8      2      1
9      2      1
10     2      0
11     2      0

Answer 3

您可以使用GroupBy.filter。如果任何diff (连续值的差)等于-1 (0-1)，则保留该组。

df.groupby('user').filter(lambda g: g['value'].diff().eq(-1).any())

注意：这假设您只有0和1s，如果您可以有其他数字，您还需要使用两个条件：(g['value'].eq(1)&g['value'].shift(-1).eq(0)).any()

产出：

    user  value
4      1      0
5      1      1
6      1      1
7      1      0
8      2      1
9      2      1
10     2      0
11     2      0