在熊猫中最后一次出现特定值之后获取所有行答案

【问题标题】：Get all rows after the last occurrence of a specific value in pandas在熊猫中最后一次出现特定值之后获取所有行
【发布时间】：2019-02-15 01:51:17
【问题描述】：

我的数据框看起来像

我已返回每组中最后一次发生事件 B 之后的所有行。输出将是：

我试过了

a = df['colA'].str.contains('B').groupby(df['ID'])
b = df[(a.transform('sum') - a.cumsum()).eq(0)]

到目前为止一切正常。我只是想知道是否有任何替代方法可以实现这一目标？

【问题讨论】：

这对每个 ID 都有效吗？
如果一个组从不包含B，它应该不返回那个ID吗？
是的。它应该返回 Nothing。但我已经过滤了数据框以确保它确实有事件 B

标签： python pandas dataframe group-by pandas-groupby

【解决方案1】：

反转你的行（这很重要）。然后调用groupby 和cumsum，取所有（反转）cumsum 值为零的行。

df[df.colA.eq('B')[::-1].astype(int).groupby(df.ID).cumsum().eq(0)]

   ID colA
1   1    D
3   2    D
4   2    C

【讨论】：

【解决方案2】：

IIUC

def yourlast(x):
        return x.loc[x.colA.where(df.colA.eq('B')).last_valid_index()+1:]
df.groupby('ID').apply(yourlast)
Out[163]: 
      ID colA
ID           
1  1   1    D
2  3   2    D
   4   2    C

【讨论】：

您可以添加group_keys=False 以摆脱多索引。 +1

【解决方案3】：

你可以这样做：

ix = (df.colA.eq('B')
        .cumsum()
        .groupby(df.ID)
        .apply(lambda x: x.loc[x.idxmax()+1:]).index.get_level_values(1))

df.loc[ix,:]

    ID colA
1   1    D
3   2    D
4   2    C

【讨论】：