如何从熊猫列中的特定值获取前后行

【问题标题】：how to get rows before and after from specific value in column pandas如何从熊猫列中的特定值获取前后行
【发布时间】：2021-07-12 15:29:30
【问题描述】：

我有一个数据框，第一步我将在 A 列中找到值大于或等于 0.9 的行，在第二步中，当 A 的值大于或等于 0.9 时，我将获得前后 4 行的行，（注意:前4行，后4行，还包括值大于或等于0.9的行，所以每次满足条件时得到9行并应用一些函数进行计算）

df=pd.DataFrame({'A':[1,1,1,1,1,1,0.91,2,2,2,2,0.95,2],'flag':[1,1,0,1,1,1,5,1,1,0,1,1,1]})


out_put

df_out=pd.DataFrame({'A':[1,1,1,1,0.91,2,2,2,2],'flag':[0,1,1,1,5,1,1,0,1]})

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas numpy pandas-groupby

【解决方案1】：

首先使用布尔掩码并检查您的第一个条件并使用.index属性获取它的索引：

df=df[df['A']>=0.9]    #1st condition fullfilled

如果我们不知道确切的值，那么我们可以检查确切值和稍微更多的值之间的值，并为您的第二个条件获取第一次出现值的索引：

position=df[df['A'].between(0.9,0.99)].index[0]

最后使用loc[]访问器和reset_index()方法：

resultdf=df.loc[position-4:position+4,:].reset_index(drop=True)  
#2nd condition fullfilled

现在，如果您打印 resultdf，您将获得所需的输出：

    A       flag
0   1.00    0
1   1.00    1
2   1.00    1
3   1.00    1
4   0.91    5
5   2.00    1
6   2.00    1
7   2.00    0
8   2.00    1

【讨论】：

@Anurag Dabas，这是示例数据，这里我们知道如果我们不知道确切值，实际数据中更大的值是 0.91