Pandas 列对连续行执行最大/最小操作答案

【问题标题】：Pandas column perform max/min operation on continous rowsPandas 列对连续行执行最大/最小操作
【发布时间】：2022-01-07 23:22:24
【问题描述】：

我正在尝试在薪水栏上设置最高金额，在费用栏上设置最低金额对于连续有效数字（非空值）

我尝试迭代行但无法正常工作，正在寻找熊猫方式的解决方案。

Name   date    salary  expense
Ram    10      1000    NaN
Ram    12      8000    NaN
Ram    13      NaN     500
Ram    14      NaN     800
Ram    15      3000    NaN

我的预期输出会是这样，

Name   date    salary  expense
Ram    12      8000    NaN
Ram    13      NaN     500
Ram    15      3000    NaN

【问题讨论】：

到目前为止你尝试了什么？
df.iterrows 带有 for 循环但正在寻找 pandas 解决方案
请用您的 iterrows 尝试更新您的问题
工资和费用总是排他性的吗？如果没有，你能提供这个案例的例子吗？
工资和费用不会出现在同一行？

标签： python pandas group-by aggregate

【解决方案1】：

假设 'salary' 和 'expense' 排在一行，创建一个自定义组，对值进行排序以获得最高薪水和最低费用，排序后得到每个组的第一行：

group = df['salary'].isna().diff().fillna(False).cumsum()
(df.sort_values(by=['salary', 'expense'], ascending=[False, True])
   .groupby(group).first()
   .reset_index(drop=True)
)

输出：

  Name  date  salary  expense
0  Ram    12  8000.0      NaN
1  Ram    13     NaN    500.0
2  Ram    15  3000.0      NaN

【讨论】：

谢谢你............
不客气@pyd ;)

【解决方案2】：

在最后一步中分别处理每列最大和最小值的行的解决方案：

df['g1'] = df['salary'].isna().cumsum()
df['g2'] = df['expense'].isna().cumsum()

df1=df.loc[df.groupby(['Name','g1'])['salary'].idxmax().dropna(),['Name','date','salary']]
df2=df.loc[df.groupby(['Name','g2'])['expense'].idxmin().dropna(),['Name','date','expense']]

df = pd.concat([df1, df2]).sort_index().reset_index(drop=True)
print (df)
  Name  date  salary  expense
0  Ram    12  8000.0      NaN
1  Ram    13     NaN    500.0
2  Ram    15  3000.0      NaN

【讨论】：

谢谢@jezrael