根据特定条件筛选最近事件的数据框
我有一个数据帧
Id Seqno. Event
1 2 A
1 3 B
1 5 A
1 6 A
1 7 D
2 0 E
2 1 A
2 2 B
2 4 A
2 6 B
我希望自从最近出现的每个ID的模式A = 2的计数以来发生了所有事件。SEQNO。是每个ID的序列号。输出将是
Id Seqno. Event
1 5 A
1 6 A
1 7 D
2 1 A
2 2 B
2 4 A
2 6 B
到目前为止我试过，
y=x.groupby('Id').apply( lambda
x:x.eventtype.eq('A').cumsum().tail(2)).reset_index()
p=y.groupby('Id').apply(lambda x:
x.iloc[0]).reset_index(drop=True)
q= x.reset_index()
s= pd.merge(q,p,on='Id')
dd= s[s['index']>=s['level_1']]
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使用groupby与cumsum来自A的每个组和过滤的数减去它：
g = df['Event'].eq('A').groupby(df['Id'])
df[(g.transform('sum') - g.cumsum()).le(1)]Id Seqno. Event
2 1 5 A
3 1 6 A
4 1 7 D
6 2 1 A
7 2 2 B
8 2 4 A
9 2 6 B2019-07-17 23:26:40赞同 展开评论