python – 选择pandas数据帧中某个条目之前的所有行

发布时间：2020-12-20 12:03:35 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：如何选择首先出现在列中某个值之前的行？我有一个用户活动数据集,其时间戳记录如下： df = pd.DataFrame([{'user_id':1,'date':'2017-09-01','activity':'Open'},{'user_id':1,'date':'2017-09-02','activity':'Open'} {'user_id':1,'date':'2017-09-03','d

如何选择首先出现在列中某个值之前的行？

我有一个用户活动数据集,其时间戳记录如下：

df = pd.DataFrame([{'user_id':1,'date':'2017-09-01','activity':'Open'},{'user_id':1,'date':'2017-09-02','activity':'Open'}
                   {'user_id':1,'date':'2017-09-03','date':'2017-09-04','activity':'Click'}
                   {'user_id':1,'date':'2017-09-05','activity':'Purchase'}
                   {'user_id':1,'date':'2017-09-06','date':'2017-09-07','activity':'Open'}
                   {'user_id':2,'activity':'Purchase'})]

有没有办法从数据框中为每个用户选择第一次购买之前发生的所有行？在这个例子中,欲望输出将是

df = pd.DataFrame([{'user_id':1,'activity':'Click'}
                   {'user_id':2,'activity':'Open'})]

解决方法

你可以避免明确申请

In [2862]: df[df['activity'].eq('Purchase').groupby(df['user_id']).cumsum().eq(0)]
Out[2862]:
  activity        date  user_id
0     Open  2017-09-01        1
1     Open  2017-09-02        1
2     Open  2017-09-03        1
3    Click  2017-09-04        1
7     Open  2017-09-04        2

（编辑：李大同）

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