如何基於當前行的條件獲取Pandas GroupedBy Dataframe的前一行？

Question

我有這樣的數據幀：

StringCol Timestamp GroupID Flag
   xyz    20170101   123     yes
   abc    20170101   123     yes
   def    20170101   123     yes
   ghi    20170101   123     no
   abc    20170101   124     yes
   jkl    20170101   124     yes
   pqr    20170101   124     no
   klm    20170101   124     yes

我想通過GroupID對此進行分組，對於每個組，我希望標記為“no”的行和之前的前一行的X個數（數據幀已按GroupID和Timestamp排序）。

所以，如果X = 2，我希望結果如下：

StringCol Timestamp GroupID Flag
   abc    20170101   123     yes
   def    20170101   123     yes
   ghi    20170101   123     no
   abc    20170101   124     yes
   jkl    20170101   124     yes
   pqr    20170101   124     no

我該如何實現這一目標？ 謝謝。

Answer 1

這將獲得每組最后一個標志的前X項。

def prevK(x):
    i = x.reset_index(drop=True).Flag.eq('no').iloc[::-1].idxmax()
    return x.iloc[i - 2:i + 1, :]

df.groupby('GroupID', group_keys=False).apply(prevK)

  StringCol  Timestamp  GroupID Flag
1       abc   20170101      123  yes
2       def   20170101      123  yes
3       ghi   20170101      123   no
4       abc   20170101      124  yes
5       jkl   20170101      124  yes
6       pqr   20170101      124   no

Answer 2

如果你只需要組中的最后一個，請嘗試drop_duplicates

df1=df.copy()
df=df[df['Flag'].eq('no')].drop_duplicates(['GroupID'],keep='last')

idx=df.index+1
idy=df.index-2
import itertools
df1.loc[list(itertools.chain(*[list(range(y,x)) for x , y in  zip(idx,idy)]))]
Out[512]: 
  StringCol  Timestamp  GroupID Flag
1       abc   20170101      123  yes
2       def   20170101      123  yes
3       ghi   20170101      123   no
4       abc   20170101      124  yes
5       jkl   20170101      124  yes
6       pqr   20170101      124   no