我有一個系列，它的狀態可以是 True 或 False。它有一個 MultiIndex，第一級是 ID，第二級是每個 ID 中的一個劇集，第三級是記錄狀態的日期。ID Episode Date Statusfoo 1 2019-02-01 False 2019-02-02 True 2019-02-03 True 2019-02-04 False 2 2019-02-05 True 2019-02-06 True 2019-02-07 False 3 2019-02-08 False 2019-02-09 True 2019-02-10 Truebar 1 2019-03-03 False 2019-03-04 True 2 2019-03-05 True 2019-03-06 True 2019-03-07 False 2019-03-08 True 2019-03-09 False我想將一集中狀態何時開始為真以及何時停止為真的日期提取到數據幀中。對于這個例子，結果應該是這樣的： ID Episode Start Dates End Dates foo 1 2019-02-02 2019-03-03 2 2019-02-05 2019-02-06 3 2019-02-09 2019-02-10bar 1 2019-03-04 2019-03-04 2 2019-03-05, 2019-03-08 2019-03-06, 2019-03-08
2 回答
青春有我
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檢查使用groupbywithcumsum創建組的內部密鑰，下一步我們True根據 df 中的所有值進行過濾，然后我們groupby使用新密鑰進行另一輪first last，join結果
s=(~df.Status).groupby(level=['ID','Episode']).cumsum().reset_index()
s[df.Status.values].groupby(['ID','Episode','Status'])['Date'].agg(['first','last']).groupby(level=[0,1]).agg(','.join)
Out[104]:
first last
ID Episode
bar 1 2019-03-04 2019-03-04
2 2019-03-05,2019-03-08 2019-03-06,2019-03-08
foo 1 2019-02-02 2019-02-03
2 2019-02-05 2019-02-06
3 2019-02-09 2019-02-10
阿晨1998
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您也可以使用pandas.Series.shift將您的Status列移一位。
df['prev_Status'] = df['Status'].shift(1)
df['next_Status'] = df['Status'].shift(-1)
Status prev_Status next_Status
Date
foo 1 2019-02-01 False NaN True
2019-02-02 True False True
2019-02-03 True True False
2019-02-04 False True True
2 2019-02-05 True False True
2019-02-06 True True False
一旦被轉移，您可以True在打開時按預期查詢
df.query('prev_Status=="False"').query('Status=="True"').groupby(level=[0,1]).Date.agg(','.join)
bar 1 2019-03-04
2 2019-03-08
foo 1 2019-02-02
2 2019-02-05
3 2019-02-09
Name: Date, dtype: object
或者什么時候關閉
df.query('Status=="True"').query('next_Status=="False"').groupby(level=[0,1]).Date.agg(','.join)
bar 2 2019-03-06,2019-03-08
foo 1 2019-02-03
2 2019-02-06
3 2019-02-10
Name: Date, dtype: object
有人可能會爭辯說，這比另一個（非常好的）答案效率低，但更容易理解。
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