子集熊貓數據框達到條件時第一次

Question

我沒有什麼運氣來完成一項任務，我想要一個熊貓數據框的子集高達一個值，並按他們的ID分組。在實際的數據集，我有幾個列在 '身份證' 和 '狀態'

之間。例如：

d = {'id': [1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2], 'status': [0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,1]} 
df = pd.DataFrame(data=d) 

    id status 
0 1  0 
1 1  0 
2 1  0 
3 1  0 
4 1  1 
5 1  1 
6 1  1 
7 2  0 
8 2  0 
9 2  0 
10 2  0 
11 2  1 
12 2  0 
13 2  1 

所需的子集是：

id status 
0 1  0 
1 1  0 
2 1  0 
3 1  0 
4 1  1 
5 2  0 
6 2  0 
7 2  0 
8 2  0 
9 2  1 

Answer 1

讓我們嘗試groupby + cumsum：

df = df.groupby('id', group_keys=False)\ 
     .apply(lambda x: x[x.status.cumsum().cumsum().le(1)])\ 
     .reset_index(drop=1) 
df 

    id status 
0 1  0 
1 1  0 
2 1  0 
3 1  0 
4 1  1 
5 2  0 
6 2  0 
7 2  0 
8 2  0 
9 2  1 

---

下面是執行groupby創建蒙用作索引器替代：

df = df[df.status.eq(1).groupby(df.id)\ 
      .apply(lambda x: x.cumsum().cumsum().le(1))]\ 
      .reset_index(drop=1) 
df 

    id status 
0 1  0 
1 1  0 
2 1  0 
3 1  0 
4 1  1 
5 2  0 
6 2  0 
7 2  0 
8 2  0 
9 2  1