如何使用python / pandas消除具有連續值的列的行

Question

我在第1列中有一個這樣的數據框，其中有連續的零：

col1    col2    col3
  1       2       3
  0       4       5
  0       1       4
  2       7       8
  0       1       2
  4       4       4
  0       1       3
  0       4       2
  0       1       9
  4       6       2

我想跳過至少連續2次連續零的行。

例如，輸出將如下所示：

col1    col2    col3
  1       2       3
  2       7       8
  0       1       2
  4       4       4
  4       6       2

Answer 1

采用：

m = df['col1'].ne(0)
s = m.cumsum() * (~m)
df = df[s.groupby(s).transform('size').lt(2) | m]

要么：

df = df[s.map(s.value_counts()).lt(2) | m]

---

print (df)
   col1  col2  col3
0     1     2     3
3     2     7     8
4     0     1     2
5     4     4     4
9     4     6     2

說明 ：

首先通過Series.ne比較不等於0的Series.ne ：

print (df['col1'].ne(0))
0     True
1    False
2    False
3     True
4    False
5     True
6    False
7    False
8    False
9     True
Name: col1, dtype: bool

然后將cumsum用於組-值為0組具有相同的組：

print (m.cumsum())
0    1
1    1
2    1
3    2
4    2
5    3
6    3
7    3
8    3
9    4
Name: col1, dtype: int32

布爾布爾掩碼的倒數的倍數，用於刪除非0值：

print (m.cumsum() * (~m))
0    0
1    1
2    1
3    0
4    2
5    0
6    3
7    3
8    3
9    0
Name: col1, dtype: int32

然后通過GroupBy.transform獲取組GroupBy.transform ：

print (s.groupby(s).transform('size'))
0    4
1    2
2    2
3    4
4    1
5    4
6    3
7    3
8    3
9    4
Name: col1, dtype: int64

並按lt <進行比較：

print (s.groupby(s).transform('size').lt(2))
0    False
1    False
2    False
3    False
4     True
5    False
6    False
7    False
8    False
9    False
Name: col1, dtype: bool

由原始蒙版最后的鏈m by | 對於按位OR ：

print (s.groupby(s).transform('size').lt(2) | m)
0     True
1    False
2    False
3     True
4     True
5     True
6    False
7    False
8    False
9     True
Name: col1, dtype: bool

最后一個通過boolean indexing過濾器：

print (df[s.groupby(s).transform('size').lt(2) | m])

   col1  col2  col3
0     1     2     3
3     2     7     8
4     0     1     2
5     4     4     4
9     4     6     2