Pandas groupby 和多列的条件检查

Question

我有一个这样的数据框：

id date         status value
1  2009-06-17   1      NaN  
1  2009-07-17   B      NaN 
1  2009-08-17   A      NaN 
1  2009-09-17   5      NaN 
1  2009-10-17   0      0.55
2  2010-07-17   B      NaN 
2  2010-08-17   A      NaN 
2  2010-09-17   0      0.00

现在我想按 id 分组，然后检查在状态更改为 A 后值是否变为非零。因此对于 id=1 的组，状态确实更改为 A 并且之后（就日期而言）该值也变为非零。但是对于 id=2 的组，即使状态变为 A 后，值也不会变为非零。请注意，如果状态没有变为 A，那么我什至不需要检查值。

所以最后我想要一个像这样的新数据框：

id check
1  True
2  False

Answer 1

用途：

print (df)
   id        date status  value
0   1  2009-06-17      1    NaN
1   1  2009-07-17      B    NaN
2   1  2009-08-17      A    NaN
3   1  2009-09-17      5    NaN
4   1  2009-10-17      0   0.55
5   2  2010-07-17      B    NaN
6   2  2010-08-17      A    NaN
7   2  2010-09-17      0   0.00
8   3  2010-08-17      R    NaN
9   3  2010-09-17      0   0.00

---

idx = df['id'].unique()
#filter A values
m = df['status'].eq('A')
#filter all rows after A per groups
df1 = df[m.groupby(df['id']).cumsum().gt(0)]
print (df1)
   id        date status  value
2   1  2009-08-17      A    NaN
3   1  2009-09-17      5    NaN
4   1  2009-10-17      0   0.55
6   2  2010-08-17      A    NaN
7   2  2010-09-17      0   0.00

#compare by 0 and test if no 0 value per group and last added all posible id by reindex
df2 = (df1['value'].ne(0)
                   .groupby(df1['id'])
                   .all()
                   .reindex(idx, fill_value=False)
                   .reset_index(name='check'))
print (df2)
   id  check
0   1   True
1   2  False
2   3  False