时间戳

首页 > 解决方案 > 如何根据条件从数据框中删除行

python - 如何根据条件从数据框中删除行

问题描述

我有以下带有（“ID”，“月份”和“状态”）的数据框。状态是关于“流失”= 1 和“不流失”= 2。我想删除除第一次出现外已经流失的 ID 的所有行。例如：

数据框

    ID      Month   Status
    2310    201708  2
    2310    201709  2
    2310    201710  1
    2310    201711  1
    2310    201712  1
    2310    201801  1
    2311    201704  2
    2311    201705  2
    2311    201706  2
    2311    201707  2
    2311    201708  2
    2311    201709  2
    2311    201710  1
    2311    201711  1
    2311    201712  1
    2312    201708  2
    2312    201709  2
    2312    201710  2
    2312    201711  1
    2312    201712  1
    2312    201801  1

删除后我应该有以下数据框

    ID      Month   Status
    2310    201708  2
    2310    201709  2
    2310    201710  1

    2311    201704  2
    2311    201705  2
    2311    201706  2
    2311    201707  2
    2311    201708  2
    2311    201709  2
    2311    201710  1

    2312    201708  2
    2312    201709  2
    2312    201710  2
    2312    201711  1

我尝试了以下方法 - 首先找到每个客户 ID 和状态 = 1 的最小日期

    df1=df[df.Status==1].groupby('ID')['Month'].min()

然后我必须删除状态 1 大于 MOnth 最小值的每个 ID 的所有行。

标签： pythonpandas

解决方案

如果您熟悉DataFrame.idxmin获取最近一个月的元素索引，您可以尝试：

# find minimum months
min_df = df.groupby(['ID','Status'])['Month'].idxmin().reset_index(drop=True)
# find indices of status 2 rows
df2 = df[df['Status'].eq(2)].index.to_series()
# append indices together
idx_df = min_df.append(df2).drop_duplicates()
# filter indices
df_new = df.iloc[idx_df].sort_index()

print(df_new)                                                                        
      ID   Month  Status
0   2310  201708       2
1   2310  201709       2
2   2310  201710       1
6   2311  201704       2
7   2311  201705       2
8   2311  201706       2
9   2311  201707       2
10  2311  201708       2
11  2311  201709       2
12  2311  201710       1
15  2312  201708       2
16  2312  201709       2
17  2312  201710       2
18  2312  201711       1

更新

或者，您可能会考虑使用GroupBy.apply：

df1 = df.groupby(['ID','Status']).apply(lambda x: (x['Status'].eq(2)) | (x['Month'].eq(x['Month'].min())))
df1 = df1.reset_index(level=['ID','Status'], drop=True)
df_new = df.loc[df1]

print(df_new)                                                                                                                                              
      ID   Month  Status
0   2310  201708       2
1   2310  201709       2
2   2310  201710       1
6   2311  201704       2
7   2311  201705       2
8   2311  201706       2
9   2311  201707       2
10  2311  201708       2
11  2311  201709       2
12  2311  201710       1
15  2312  201708       2
16  2312  201709       2
17  2312  201710       2
18  2312  201711       1

更新 2

但是，如果您只是想删除最早月份行之后的所有状态 1 行，那么您可以简单地sort_values和transform：

df = df.sort_values(by=['ID','Month']).reset_index(drop=True) 
df = df[df.groupby('ID')['Status'].transform(lambda x: ~(x.duplicated() & (x == 1)))]

print(df)                                                              
      ID   Month  Status
0   2310  201708       2
1   2310  201709       2
2   2310  201710       1
6   2311  201704       2
7   2311  201705       2
8   2311  201706       2
9   2311  201707       2
10  2311  201708       2
11  2311  201709       2
12  2311  201710       1
15  2312  201708       2
16  2312  201709       2
17  2312  201710       2
18  2312  201711       1

推荐阅读