blocks|key|1285470|text|一种选择是创建蒙版并使用它进行选择：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1285471|mask+=+df.B.str.startswith("a")
mask[~mask]+=+np.nan
df[mask.fillna(method='ffill').fillna(0).astype(int)+==+1]|code-block|syntax|javascript|1285472|另一种选择是构建索引范围：|1285473|first+=+df[df.B.str.startswith("a")].index[0]
df.ix[first:]|1285474|后一种方法假设"a“始终存在。|1285475|entityMap^0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|P|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|H|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|R|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|K|3|L|5|6|7|S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|-4|5|6|7|T|8|@]|9|@]|A|$]]]|N|$]]

One option is to create a mask and use it for selection:

<pre><code>mask = df.B.str.startswith("a")
mask[~mask] = np.nan
df[mask.fillna(method='ffill').fillna(0).astype(int) == 1]
</code></pre>

Another option is to build an index range:

<pre><code>first = df[df.B.str.startswith("a")].index[0]
df.ix[first:]
</code></pre>

The latter approach assumes that an "a" is always present.

blocks|key|1624437|text|如果我没理解错你的问题，下面是你是怎么做的：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1624438|df+=+pd.DataFrame(data={'A':[1,2,3,5,6,7,8],
++++++'B'+:+['b0','a0','c0','c1','a1','b1','b2']})
#+index+of+the+item+beginning+with+a
index+=+df[df.B.str.startswith("a")].values.tolist()[0][0]+
desired_df+=+pd.concat([df.A[index-1:],df.B[index-1:]],+axis+=+1)
print+desired_df|code-block|syntax|javascript|1624439|然后你会得到：|1624440|​|1624441|?|atomic|offset|length|1624442|1624443|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/1a76c94e1f2d3ea8f69c18708e7f391e.jpeg|imageAlt^0|0|0|0|0|0|1|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Z|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|10|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|H|5|6|7|11|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|6|7|12|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|K|3|L|5|M|7|13|8|@]|9|@$N|14|O|15|1|16]]|A|$]]|$1|P|3|J|5|6|7|17|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|-4|5|6|7|18|8|@]|9|@]|A|$]]]|R|$S|$5|T|U|V|A|$W|X|Y|-4]]]]

If I understand your question correctly, here is how you do it : 

<pre><code>df = pd.DataFrame(data={'A':[1,2,3,5,6,7,8],
 'B' : ['b0','a0','c0','c1','a1','b1','b2']})
# index of the item beginning with a
index = df[df.B.str.startswith("a")].values.tolist()[0][0] 
desired_df = pd.concat([df.A[index-1:],df.B[index-1:]], axis = 1)
print desired_df
</code></pre>

and you get: 

<a href="https://i.stack.imgur.com/BepuA.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/BepuA.jpg" alt="enter image description here"></a>

blocks|key|965448|text|使用idxmax查找第一个True|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|965449|df.loc[df.B.str[0].eq('a').idxmax():]

+++A+++B
1++2++a0
2++3++c0
3++5++c1
4++6++a1
5++7++b1
6++8++b2|code-block|syntax|javascript|965450|entityMap^0|2|6|D|4|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@$9|N|A|O|B|C]|$9|P|A|Q|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|R|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|-4|5|6|7|S|8|@]|D|@]|E|$]]]|L|$]]

using <code>idxmax</code> to find first <code>True</code>

<pre><code>df.loc[df.B.str[0].eq('a').idxmax():]

 A B
1 2 a0
2 3 c0
3 5 c1
4 6 a1
5 7 b1
6 8 b2
</code></pre>

I have the following pandas DataFrame:

<code>df</code>

<pre><code>A B
1 b0
2 a0
3 c0
5 c1
6 a1
7 b1
8 b2
</code></pre>

The first row which starts with <code>a</code> is 

<code>df[df.B.str.startswith("a")]</code>

<pre><code>A B
2 a0
</code></pre>

I would like to extract the first row in column B that starts with a and every row after. My desired result is below

<pre><code>A B
2 a0
3 c0
5 c1
6 a1
7 b1
8 b2
</code></pre>

How can this be done?

Extract all the following rows in pandas

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我有以下熊猫DataFrame：dfA B1 b02 a03 c05 c16 a17 b18 b2以a开头的第一行是df[df.B.str.startswith("a")]A B2 a0我想提取B列中以a开头的第一行，以及之后的每一行。我想要的结果如下A B2 a03 c05 c16 a17 b18 b2如何做到这一点...

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