python - 在数据帧行之间进行比较以进行删除

Question

在我的数据框中，我有一种数据类型，如下所示:

product_no    part_no    level
1              1_1         1
1              1_2         1
1              1_3         2
1              1_4         1
1              1_5         1
1              1_6         2
1              1_7         1
2              2_1         1
2              2_2         1
3              3_1         2

我想做这样的比较，如果两个连续的行的级别为“1”，那么上面的行将被删除。为了更好地理解，在我打算进行的转换之后，输出应该如下所示:

product_no    part_no    level
1              1_2         1
1              1_3         2
1              1_5         1
1              1_6         2
2              2_2         1
3              3_1         2

我已经通过遍历所有行实现了输出，这在时间上变得非常痛苦，因为数据框有太多的行。也欢迎通过任何其他方法进行任何变通，我非常愿意寻求帮助和解决方案。

Answer 1

编辑:在@ALollz 回答后，它让我想起了 pandas .shift() 函数，所以你可以从你的 DataFrame 中完成这一切。如果您考虑使用列而不是行，Pandas 的工作速度会更快。

## Create Dummy data and dataframe
level=[1, 1, 2, 1, 1, 1, 2]
part_no=['1_1', '1_2', '1_3', '2_1', "2_2","2_3", "3_1"]
product_no=[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3]

df = pd.DataFrame([product_no, part_no, level]).transpose()
df.columns = ['product_no', 'part_no', 'level']

最后是去除重复的代码

# Essencially you'll create 2 columns, a shift of level
# and a compare between this new column and level
df['level2']= df['level'].shift(-1)
df['level3'] = df['level'] == df['level2']
# Than you filter by the oposite as marked as duplicates
## in conjunction of the level values being 1
df= df[~((df.level3)&(df.level==1))]
# then drop the temp columns
df.drop(['level2','level3'], axis=1, inplace=True)