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我想根据条件 LabelId=1 检索以下数据框的不同部分。换句话说，给定以下数据框:
DF_输入:
eventTime velocity LabelId
1 2017-08-19 12:53:55.050 3 0
2 2017-08-19 12:53:55.100 4 1
3 2017-08-19 12:53:55.150 180 1
4 2017-08-19 12:53:55.200 2 1
5 2017-08-19 12:53:55.250 5 0
6 2017-08-19 12:53:55.050 3 0
7 2017-08-19 12:53:55.100 4 1
8 2017-08-19 12:53:55.150 70 1
9 2017-08-19 12:53:55.200 2 1
10 2017-08-19 12:53:55.250 5 0
DF_output1
eventTime velocity LabelId
2 2017-08-19 12:53:55.100 4 1
3 2017-08-19 12:53:55.150 180 1
4 2017-08-19 12:53:55.200 2 1
DF_output_2
eventTime velocity LabelId
7 2017-08-19 12:53:55.100 4 1
8 2017-08-19 12:53:55.150 70 1
9 2017-08-19 12:53:55.200 2 1
我的尝试是使用条件 DF_input["LabelId"] == 1 但它返回一个数据帧中的所有行。所以我无法区分这两个子集。
最佳答案
有点像
l=[ None if df1[df1.LabelId==1].empty else df1[df1.LabelId==1] for _, df1 in df.groupby(df.LabelId.eq(0).cumsum())]
l
Out[402]:
[ eventTime velocity LabelId
2 2017-08-1912:53:55.100 4 1
3 2017-08-1912:53:55.150 180 1
4 2017-08-1912:53:55.200 2 1,
None,
eventTime velocity LabelId
7 2017-08-1912:53:55.100 4 1
8 2017-08-1912:53:55.150 70 1
9 2017-08-1912:53:55.200 2 1,
None]
新组 key 详细信息
df.LabelId.eq(0).cumsum()
Out[398]:
1 1
2 1
3 1
4 1
5 2
6 3
7 3
8 3
9 3
10 4
Name: LabelId, dtype: int32
关于python - 选择数据框的不同部分，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49262089/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！