Python Pandas : Eliminate a row from a dataframe if a value in a any preceding row in a groupby meets a certain criteria

Question

一旦周变得不连续超过 1，我就会尝试从 groupby 中删除数据。即，如果一周内有间隙，那么我想删除该 group by 中的该行和后续行。下面是我拥有的数据结构的简单示例，也是我正在寻找的理想输出。数据需要按国家/地区和产品分组。

import pandas as pd

data = {'Country' : ['US','US','US','US','US','DE','DE','DE','DE','DE'],'Product' :         ['Coke','Coke','Coke','Coke','Coke','Apple','Apple','Apple','Apple','Apple'],'Week' : [1,2,3,4,6,1,2,3,5,6] }

df = pd.DataFrame(data)

print df

#Current starting Dataframe.
  Country Product  Week
0      US    Coke     1
1      US    Coke     2
2      US    Coke     3
3      US    Coke     4
4      US    Coke     6
5      DE   Apple     1
6      DE   Apple     2
7      DE   Apple     3
8      DE   Apple     5
9      DE   Apple     6

#Ideal Output below:
  Country Product  Week
0      US    Coke     1
1      US    Coke     2
2      US    Coke     3
3      US    Coke     4
5      DE   Apple     1
6      DE   Apple     2
7      DE   Apple     3

因此输出删除了美国可口可乐的第 6 周，因为前一周是第 4 周。对于 DE Apple 第 5 周和第 6 周已被删除，因为前一周到第 5 周为 3。请注意，这也消除了 DE Apple 第 6 周，即使其前一周为 5 或 diff() 为 1。

Answer 1

这应该有效

df.groupby(['Country', 'Product']).apply(lambda sdf: sdf[(sdf.Week.diff(1).fillna(1) != 1).astype('int').cumsum() == 0]).reset_index(drop=True)

另一种方法，可能更具可读性(即生成一组连续的周并对照观察到的周进行检查)

df['expected_week'] = df.groupby(['Country', 'Product']).Week.transform(lambda s: range(s.min(), s.min() + s.size))
df[df.Week == df.expected_week]