删除满足列值条件的 Pandas 数据帧的初始行，同时保持列中的序列值完整

Question

dt = {'id': [120,120,120,120,121,121,121], 'day': [0, 1,2,3,0,1,2], 'value': [[0.5,3.4,2.7],[0.45,3.4,0.7],[0.25,0.4,0.7],[0.15,0.34,0.17],[0.35,3.4,2.7],[0.5,3.44,2.57],[0.5,0.34,0.37]]}df = pd.DataFrame(data=dt)    day id  value0   0   120 [0.5, 3.4, 2.7]1   1   120 [0.45, 3.4, 0.7]2   2   120 [0.25, 0.4, 0.7]3   3   120 [0.15, 0.34, 0.17]4   0   121 [0.35, 3.4, 2.7]5   1   121 [0.5, 3.44, 2.57]6   2   121 [0.5, 0.34, 0.37]我有一个pandas dataframe. 我希望该序列column "day"的最大值为1。对于column day大于1的值，我要删除其初始行，然后将序列重置为[0-1]这就是在这种情况下，column"id"=120有列“天”有两个额外的值2和3。我想删除自己的前两排在这种情况下，然后更换日的列值（0,1）。结果：    day id  value0   0   120 [0.25, 0.4, 0.7]1   1   120 [0.15, 0.34, 0.17]2   0   121 [0.5, 3.44, 2.57]3   1   121 [0.5, 0.34, 0.37]

Answer 1

您可以减去按id和分组时的最大值query

m = df.groupby('id').day.transform('max')

df.assign(day=df.day.sub(m - 1)).query('day >= 0')

   day   id               value

2    0  120    [0.25, 0.4, 0.7]

3    1  120  [0.15, 0.34, 0.17]

5    0  121   [0.5, 3.44, 2.57]

6    1  121   [0.5, 0.34, 0.37]

Answer 2

您可以使用groupbywith tail，然后我们会cumcount重新创建这一天

df.groupby('id').tail(2).assign(day=lambda x : x.groupby('id').cumcount())

Out[221]: 

   day   id               value

2    0  120    [0.25, 0.4, 0.7]

3    1  120  [0.15, 0.34, 0.17]

5    0  121   [0.5, 3.44, 2.57]

6    1  121   [0.5, 0.34, 0.37]