一种基于pandas条件过滤部分数据的解决方案

Question

我有以下示例数据，我想过滤一段数据，当(col1 = 'A' and col2 = '0')我们想要保留行直到下一个(col1 = 'A')。
我想使用熊猫数据框，但我不知道它是怎么回事。

df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C'],  'col2': [0, 1]}) 

例如，我们有这样的数据

col1 col2
 A    0
 C
 A    1 
 B
 C
 A    1 
 B
 B
 C
 A    0 
 B 
 C
 A    1 
 B 
 C
 C 

我想要达到的结果是：

col1 col2 
 A    0 
 C 
 A    0 
 B 
 C 

非常感谢

Answer 1

我们首先groupby从 开始行块'A'，然后将 的第一个值传播col2到该组的所有行。从这个结果中，我们获取所有带有0in的行col2。

 df[df.groupby(df.col1.eq('A').cumsum()).col2.transform('first').eq(0)]

样本数据：

df = pd.DataFrame({'col1': list('ACABCABBCABCABCC'),
                   'col2': [0, None, 1, None, None, 1, None, None, None, 0, None, None, 1, None, None, None]}
                 ).astype({'col2': 'Int32'})

结果：

   col1  col2
0     A     0
1     C  <NA>
9     A     0
10    B  <NA>
11    C  <NA>