python - 当相邻列包含特定值时，如何从数据框中为每个 ID 解析数据？

Question

我有一个以下格式的大数据框。我只需要解析出 values ==1 的值和剩余的 id。这应该在每个 ID 上重置，以便它采用包含值 1 的唯一 ID 中的第一个值，并在 ID 号终止时结束。

d={'ID':[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4,4,4,4,5,5,5,5,5] \
        ,'values':[0,0,0,1,0,1,0,1,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1,] }
df=pd.DataFrame(data=d)
df=pd.DataFrame(data=d)
df



ND = {'ID':[1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,4,4,5,5,5,5,5],\
 'values':[1,0,1,0,1,1,1,1,0,0,1,1,0,1,0,1,1,1,1,1]}

    
df_final=pd.DataFrame(ND)
df_final

'''

Answer 1

国际工业联合会

df[df.groupby('ID')['values'].transform('cummax')==1]

输出:

    ID  values
3    1       1
4    1       0
5    2       1
6    2       0
7    2       1
8    2       1
9    2       1
11   3       1
12   3       0
13   3       0
18   4       1
19   4       1
20   4       0
21   4       1
22   4       0
23   5       1
24   5       1
25   5       1
26   5       1
27   5       1

详情，使用cummax在第一次找到后保持1的值。然后使用等于 1 创建一个 bool 系列，然后用于进行 bool 索引。