Python Pandas-找到超过阈值的第一个实例

Question

我试图根据另一个 Python Pandas 数据框列找到超过阈值的第一个实例。 在下面的代码中，“Trace”列的多行编号相同。 我想找到“值”列超过 3 的第一个实例。然后，我想从该行中获取信息的 rest 并将其导出到新的 Pandas 数据框（如第二个示例中所示）。 有任何想法吗？

d = {"Trace": [1,1,1,1,2,2,2,2], "Date": [1,2,3,4,1,2,3,4], "Value": [1.5,1.9,3.1,5.5,1.1,3.6,1.9,6.2]}

df = pd.DataFrame(data=d)

Answer 1

通过使用idxmax

df.loc[(df.Value>3).groupby(df.Trace).idxmax()]
Out[602]: 
   Date  Trace  Value
2     3      1    3.1
5     2      2    3.6

Answer 2

您还可以使用.groupby().head(1)实现此目的：

>>> df.loc[df.Value > 3].groupby('Trace').head(1)
   Date  Trace  Value
2     3      1    3.1
5     2      2    3.6

这会找到每个Trace的 Value > 3 的行的第一次出现（无论您的 DataFrame 当前处于何种顺序）。

Answer 3

一个选项是首先按条件（ Value > 3 ）过滤，然后只为每个Trace取第一个条目。 以下假设Trace是数字。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"Trace" : np.repeat([1,2],4),
                   "Value" : [1.5, 1.9, 3.1, 5.5, 1.1, 3.6, 1.9, 6.2]})

df = df.loc[df.Value > 3.0]
df = df.loc[np.diff(np.concatenate(([df.Trace.values[0]-1],df.Trace.values))) > 0]
print(df)

这打印

    Trace  Value
 2      1    3.1
 5      2    3.6