Pandas按组删除前导零值
我希望在" value“列中删除带有零的行，直到每个组的第一个非零值的索引。
输入
df = pd.DataFrame({'date': ['2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03','2019-01-04',
'2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03','2019-01-04',
'2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03','2019-01-04'],
'value' : [0, 50, 100, 120, 0, 10, 0, 20, 0, 0, 10, 0],
'group': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']
})
dfdate value group 0 2019-01-01 0 A 1 2019-01-02 50 A 2 2019-01-03 100 A 3 2019-01-04 120 A 4 2019-01-01 0 B 5 2019-01-02 10 B 6 2019-01-03 0 B 7 2019-01-04 20 B 8 2019-01-01 0 C 9 2019-01-02 0 C 10 2019-01-03 10 C 11 2019-01-04 0 C
输出
date value group 1 2019-01-02 50 A 2 2019-01-03 100 A 3 2019-01-04 120 A 5 2019-01-02 10 B 6 2019-01-03 0 B 7 2019-01-04 20 B 10 2019-01-03 10 C 11 2019-01-04 0 C
类似于Find first non-zero value in each column of pandas DataFrame，但在索引和分组之前丢弃数据。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-06-13 02:01:41
使用groupby和cumsum，将结果与零进行比较：
df[df.groupby('group')['value'].cumsum().gt(0)]
date value group
1 2019-01-02 50 A
2 2019-01-03 100 A
3 2019-01-04 120 A
5 2019-01-02 10 B
6 2019-01-03 0 B
7 2019-01-04 20 B
10 2019-01-03 10 C
11 2019-01-04 0 C这是一个稍微更通用的版本，应该可以删除具有任何前导值的行，
thresh = 0
df[df['value'].ne(thresh).groupby(df['group']).cumsum().gt(0)]
date value group
1 2019-01-02 50 A
2 2019-01-03 100 A
3 2019-01-04 120 A
5 2019-01-02 10 B
6 2019-01-03 0 B
7 2019-01-04 20 B
10 2019-01-03 10 C
11 2019-01-04 0 Chttps://stackoverflow.com/questions/56567933
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