仅有效地组合数据帧中的某些行
仅有效地组合数据帧中的某些行
提问于 2018-06-03 00:07:26
因此，我有一个dataframe，其中包含具有相同id和活动的后续行中某些活动的开始和结束时间。每隔一段时间，就会有一行没有结尾的行我想要删除evtl。(本例中id为3&5)。成对的行( id/act对: 1/10、2/10和1/10在不同的时间)可以合并，即可以删除第二行。我可以简单地通过移动一列来添加结束时间，但是我很难在不迭代整个数据帧的情况下删除不必要的行。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,10,20],[1,10,25],[2,10,40],[2,10,41],[3,10,42],[1,10,45],[1,10,45],[5,10,50]], columns=['id','act','time'])
df["time 2"]=df["time"].shift(-1)回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-06-03 00:45:01
非常感谢你的快速回复，但实际上我自己用一个非常简单的解决方案解决了这个问题：
df = pd.DataFrame([[1,10,20],[1,10,25],[2,10,40],[2,10,41],[3,10,42],[1,10,45],[1,10,45],[5,10,50]], columns=['id','act','time'])
id act time
0 1 10 20
1 1 10 25
2 2 10 40
3 2 10 41
4 3 10 42
5 1 10 45
6 1 10 45
7 5 10 50
df["end"]=df["time"].shift(-1)
df["id 2"]=df["id"].shift(-1)
df["act 2"]=df["act"].shift(-1)
df.drop(df.index[len(df)-1],inplace=True)
id act time time 2 id 2 act 2
0 1 10 20 25.0 1.0 10.0
1 1 10 25 40.0 2.0 10.0
2 2 10 40 41.0 2.0 10.0
3 2 10 41 42.0 3.0 10.0
4 3 10 42 45.0 1.0 10.0
5 1 10 45 45.0 1.0 10.0
6 1 10 45 50.0 5.0 10.0
df=df.loc[(df["id"]==df["id 2"])== (df["act"]==df["act 2"])]
df.drop(columns=["id 2","act 2"],axis=0,inplace=True)
id act time end
0 1 10 20 25.0
2 2 10 40 41.0
5 1 10 45 45.0页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50658756
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