如果指定列的值没有严格增加，我如何删除数据框的行？答案

【问题标题】：How can i delete rows of a dataframe if the values of a specifing column are not strictly increasing?如果指定列的值没有严格增加，我如何删除数据框的行？
【发布时间】：2018-10-17 12:32:50
【问题描述】：

好的，我认为这应该很简单，在列表理解中使用 if 语句。反正我不知道怎么处理。

正如您在下面看到的那样，我想遍历行并删除这些行，其中 column "1" 的当前值小于之前的值。

我想创建一个新的数据框，只是增加值。 我不想对我的数据框进行排序。

print (df)
                0      1
649  1.244399e-09   9.07
648  1.152221e-09   9.00
647  1.075406e-09   8.96
646  1.013954e-09   8.92
645  9.371397e-10   8.88
644  2.243742e-09   9.57
643  2.113292e-09   9.50
642  1.956752e-09   9.42
641  1.826302e-09   9.37
640  1.721942e-09   9.33
639  1.591492e-09   9.28
638  1.487131e-09   9.23
637  1.408861e-09   9.19
636  1.304501e-09   9.14
635  4.809608e-09  10.32

【问题讨论】：

您能否展示一下您目前尝试过的代码。以这种方式提供帮助比只给你准备好答案更容易。
相关：Filtering pandas dataframe by difference of adjacent rows

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

使用Series.diff 过滤boolean indexing：

#if need first and second value for increasing second value
#df1 = df[df[1].diff().bfill() > 0]
df1 = df[df[1].diff() > 0]
print (df1)
                0      1
644  2.243742e-09   9.57
635  4.809608e-09  10.32

详情：

print (df[1].diff())
649     NaN
648   -0.07
647   -0.04
646   -0.04
645   -0.04
644    0.69
643   -0.07
642   -0.08
641   -0.05
640   -0.04
639   -0.05
638   -0.05
637   -0.04
636   -0.05
635    1.18
Name: 1, dtype: float64

【讨论】：

@Joe - 经过测试，它还删除了第一个值。如果需要，添加解决方案。
@Joe - 谢谢。

【解决方案2】：

l = [x for x in df.index if x > 0 and df[x]['column1'] > df[x - 1]['column1']]

在l 中，您存储所需的所有行索引，然后继续使用loc 运算符。

df2 = df.loc[l]

【讨论】：