python - Pandas 删除所有 0，直到多索引的每个级别中的第一个非零值

Question

我正在处理一个 pandas MultiIndex 数据集，其中许多不同的数据组(项目 1、项目 2 等)都有 0。我只想删除带有 0 的行，其中 0 位于 Item 组的开头。如果 0 出现在非零数字之后，我不想删除它。如何删除所有零直到每个组(索引外)中的第一个非零值？

原始数据

                          Quantity
Item1           2016-05-08  0.0
                2016-05-15  0.0
                2016-05-22  0.0
                2016-05-29  456
                2016-06-05   22
Item2           2018-03-08  0.0
                2018-03-15  300
                2018-03-21  0.0
                2018-03-29  0.0
                2018-03-05  433

期望的输出

                          Quantity
Item1           2016-05-29  456
                2016-06-05   22
Item2           2018-03-15  300
                2018-03-21  0.0
                2018-03-29  0.0
                2018-03-05  433

Answer 1

本质上是一个孤岛和缺口问题。每次您在组中达到非零值时，都会创建一个新岛。然后你的工作就是移除那些岛屿 0。代码:

islands = (df['Quantity'] != 0).groupby(level=0).cumsum()
df[islands != 0]

发生的事情的慢动作:

                    Quantity   Quantity != 0?   cumsum
Item1   2016-05-08       0.0           False         0
        2016-05-15       0.0           False         0
        2016-05-22       0.0           False         0
        2016-05-29       456            True         1
        2016-06-05        22            True         2
------------------------------------------------------
Item2   2018-03-08       0.0           False         0
        2018-03-15       300            True         1
        2018-03-21       0.0           False         1
        2018-03-29       0.0           False         1
        2018-03-05       433            True         2

最后，您使用 cumsum == 0 删除行