在 Pandas dataframe 中，如何根据满足不同条件的起始行和结束行过滤一组行？

Question

在 Pandas dataframe 中，如何根据满足不同条件的起始行和结束行过滤一组行？

如果我的其中一个字符串列包含特定的 substring，则该行是起始行。 然后，如果有另一行我的字符串列包含另一个 substring，则该行是结束行。 我需要一种方法来过滤这两者之间的所有行。

我试图找到 start_row 使用，

start_row = df_page['StringCol'].str.contains('SubStrForStartRow')

这给了我一个 boolean 系列，它的起始行为“True”。 但是，不知道如何进一步实现我上面描述的。

例如，考虑如下 dataframe

data = [['UnwantedRow', ''],['TransactionStart', ''],['Date1', 200],['Date2', 300],['TransactionEnd', ''],['UnwantedRow','']]
df = pandas.DataFrame(data, columns=['Transaction', 'Value'])

使用“开始”和“停止”子字符串，我希望能够过滤掉“TransactionStart”行和“TransactionEnd”行之间的所有行。 也就是说，仅包含 ['Date1', 200] 和 ['Date2', 300] 的两行。

Answer 1

使用.index[0]返回开始行和结束行的索引号，并使用iloc过滤这些行。 iloc 的上限是独占的，这就是我使用end_row+1的原因：

data = [['UnwantedRow', ''],['TransactionStart', ''],['Date1', 200],['Date2', 300],['TransactionEnd', ''],['UnwantedRow','']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Transaction', 'Value'])
start_row = df[df['Transaction'].str.contains('TransactionStart')].index[0]
end_row =  df[df['Transaction'].str.contains('TransactionEnd')].index[0]
df = df.iloc[start_row:end_row+1]
df
Out[1]: 
        Transaction Value
1  TransactionStart      
2             Date1   200
3             Date2   300
4    TransactionEnd