如何附加索引答案

【问题标题】：How to append indices如何附加索引
【发布时间】：2019-04-30 03:45:54
【问题描述】：

我有以下代码：

indices_to_remove= []
for i in range(0,len(df)):
        if (df.speed.values[i] <= 15 ):
            counter += 1
            if counter > 600:
               indices_to_remove.append(i)        

        else:
            counter= 0

df= df.drop (indices_to_remove, axis=0)

此代码的主要目标是遍历我的数据集中的所有行，以防有超过 600 个连续行的速度值小于 15。代码会将行索引添加到 indices_to_remove 和那么所有这些行都将被删除。

【问题讨论】：

你能分享一下你的数据框是什么样子的吗！
我编辑了帖子以回答您的问题。我希望你能帮忙。所以基本上我希望删除从零到 1000 的行。
如果该行有value<15，你想删除它吗？你能澄清一下你counter>600的情况吗~
是的，没错。删除前需要满足两个条件。首先，值
另外，请记住，我有不止一组 600 多个连续行的值小于 15。@DeveshKumarSingh

标签： python pandas if-statement counter

【解决方案1】：

您正在尝试并行执行两件事，获取要删除的索引并计算 600 个小于 15 的连续值。我会将这两个想法分为两个步骤。

查找值小于 15 的所有索引
之后，计算连续的索引
如果这些索引超过 600 个，请执行删除

indices_to_remove= []

#Get all indexes to remove from the dataframe
for i in range(0,len(df)):
    if (df.speed.values[i] <= 15 ):
        indices_to_remove.append(i)

#Have a counter which keeps track of 600 consecutive indexes less than 15
counter = 0
max_counter = -1
for idx in range(len(indices_to_remove)-1):

    #If the indexes were consecutive, keep a counter
    if ((indices_to_remove[idx+1] - indices_to_remove[idx]) == 1):
        counter += 1

    #Else if non consecutive indexes are found, track the last maximum counter and reset the original counter
    else:
        if counter > max_counter:
            max_counter = counter
        counter = 0

if max_counter > 600:
    df = df.drop(indices_to_remove, axis=0)

【讨论】：

【解决方案2】：

不是一个优雅的解决方案，而是建立在你现有的基础上：

indices_to_remove= []
indices_counter = []
for i in range(0,len(df)):

        if (df.speed.values[i] <= 15 ):
            counter += 1

            indices_counter.append(i)

            if counter > 600:
                commit = True

        elif commit:
            indices_to_remove.extend(indices_counter)
            indices_counter = []
            commit = False
            counter= 0

        else:
            indices_counter = []
            commit = False
            counter= 0

df= df.drop(indices_to_remove, axis=0)

【讨论】：

【解决方案3】：

构建连续速度小于或等于 15 的索引的字典。

indices_dict = {}
k = 0
for i in range(0, len(df)):
    if (df.speed.values[i] <= 15 ):
        try:
            indices_dict[k].append(i)
        except KeyError:
            indices_dict[k] = [i]
    else:
        k += 1

lol_to_remove = [ v for k,v in indices_dict.items() if len(v)>= 600 ] # This is a list of lists (lol)
indices_to_remove = [i for v in lol_to_remove for i in v ] # flatten the list

df = df.drop(indices_to_remove, axis=0)

【讨论】：