刪除特定行上方的所有行大熊貓數據框

Question

這是我擁有的數據樣本。

Label | Time 
    start | 1.42 
    A  | 1.42 
    error | 2.21 
    C  | 2.24 
    C  | 2.24 
    error | 2.30 
    A  | 2.50 
    B  | 2.60 

反正我可以刪除它的標籤是「錯誤」，包括「錯誤」行本身（有可能是與標籤「T」多行）的行以上的所有行？
或者更確切地說刪除'start'和'error'之間的所有行？

，這樣最後的結果將是

Label | Time 
    start | 1.42 
    A  | 2.50 
    B  | 2.60 

Answer 1

使用numpy.r_的第一start和最後error之間，指數再drop：

idx = np.r_[df.index[df['Label'] == 'start'][0] + 1:df.index[df['Label'] == 'error'][-1] + 1] 
print (idx) 
[1 2 3 4 5] 

df = df.drop(idx) 
print (df) 
    Label Time 
0 start 1.42 
6  A 2.50 
7  B 2.60 

另一種解決方案：

a = (df['Label'] == 'start').shift().fillna(0).cumsum() 
b = (df['Label'] == 'error')[::-1].cumsum() 
m = a & b 
print (df[~m]) 
    Label Time 
0 start 1.42 
6  A 2.50 
7  B 2.60