如何检测DataFrame中某些值的条纹？
如何检测DataFrame中某些值的条纹？
提问于 2018-08-01 06:33:09
在Python中，我希望检测DataFrame值块在一行中的起始和结束位置。如果这个块只包含一个False，我想得到这个位置。
示例：
df = pd.DataFrame({"a": [True, True, True,False,False,False,True,False,True],})
In[110]: df
Out[111]:
a
0 True
1 True
2 True
3 False
4 False
5 False
6 True
7 False
8 True在这个例子中，我想得到这些职位
`3`, `5`和
`7`, `7`.回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-08-01 06:36:39
使用：
a = (df.a.cumsum()[~df.a]
.reset_index()
.groupby('a')['index']
.agg(['first','last'])
.values
.tolist())
print(a)
[[3, 5], [7, 7]]解释
首先，通过cumsum获得所有False唯一组的累积和：
print (df.a.cumsum())
0 1
1 2
2 3
3 3
4 3
5 3
6 4
7 4
8 5
Name: a, dtype: int32只使用带倒置布尔列的False行通过boolean indexing过滤：
print (df.a.cumsum()[~df.a])
3 3
4 3
5 3
7 4
Name: a, dtype: int32通过reset_index从索引中创建列
print (df.a.cumsum()[~df.a].reset_index())
index a
0 3 3
1 4 3
2 5 3
3 7 4按agg函数对每个组进行聚合，first和last
print (df.a.cumsum()[~df.a].reset_index().groupby('a')['index'].agg(['first','last']))
first last
a
3 3 5
4 7 7最后一次转换为嵌套list
print (df.a.cumsum()[~df.a].reset_index().groupby('a')['index'].agg(['first','last']).values.tolist())
[[3, 5], [7, 7]]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/51626733
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
