如何获得Pandas DataFrame最后一行中具有特定值的所有索引？

Question

对于像DataFrame这样的样本，

>>> import pandas as pd
>>> index = pd.date_range(start='1/1/2018', periods=6, freq='15T')
>>> data = ['ON_PEAK', 'OFF_PEAK', 'ON_PEAK', 'ON_PEAK', 'OFF_PEAK', 'OFF_PEAK']
>>> df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=['tou'])
>>> df
                          tou
2018-01-01 00:00:00   ON PEAK
2018-01-01 00:15:00  OFF PEAK
2018-01-01 00:30:00   ON PEAK
2018-01-01 00:45:00   ON PEAK
2018-01-01 01:00:00  OFF PEAK
2018-01-01 01:15:00  OFF PEAK

如何获得tou值不是ON_PEAK但其前面的行为ON_PEAK的所有索引，即输出如下：

['2018-01-01 00:15:00', '2018-01-01 01:00:00']

或者，如果使用ON_PEAK和它们旁边的第一行更容易获得所有行，即

['2018-01-01 00:00:00', '2018-01-01 00:15:00', '2018-01-01 00:30:00', '2018-01-01 00:45:00', '2018-01-01 01:00:00']

Answer 1

您需要找到tou不是ON_PEAK的行，使用pandas.shift()找到的前一个tou是ON_PEAK。注意，shift中的正值给出了以前的第n个值，负值给出了数据中的第n个值。

df.loc[(df['tou']!='ON_PEAK') & (df['tou'].shift(1)=='ON_PEAK')]

输出：

                       tou
2018-01-01 00:15:00 OFF_PEAK
2018-01-01 01:00:00 OFF_PEAK