仅选取第一个值等于 1 在时间段内

Question

我的 df 索引的日期和值为 0 或 1。我需要在几个时间段内从该数据帧中过滤每个前 1 例如：

date            val  ind
2019-08-12        0  0
2019-08-13        1  0
2019-08-14        1  0
2019-08-15        0  1
2019-08-16        1  0
2019-08-19        1  0
2019-08-20        0  0
2019-08-21        1  0
2019-08-22        1  1
2019-08-23        1  0
2019-08-26        0  0
2019-08-27        1  0
2019-08-28        1  0
2019-08-29        0  1
2019-08-30        0  0

df['ind'] 中的每个 1 表示时间段的开始。 现在我有兴趣获得每个时间段的前 1 个：

2019-08-16        1  0
2019-08-22        1  1

Answer 1

您可以尝试计算 1 的数量并在达到 0 时重新启动并保存下一个 1 的索引

Answer 2

如果我理解正确，你想得到每组的第一个“1”。

使用如下数据框查看：

       dates  val
0 2019-11-29    0
1 2019-12-02    0
2 2019-12-03    1
3 2019-12-04    1
4 2019-12-05    1
5 2020-06-01    0
6 2020-06-02    0
7 2020-06-03    1
8 2020-06-04    1
9 2020-06-05    1


mask = df["val"].ne(df["val"].shift(1)) & df["val"].eq(1)
df.loc[mask]

得到你：

       dates  val
2 2019-12-03    1
7 2020-06-03    1

我们通过向前移动数据框并检查差异来实现这一点。这意味着当前行与当前行不同的任何行都将被匹配：1 是值而 0 是前一个值或 0 是值而 1 是前一个值的情况。

然后，我们添加另一个条件，即当前行必须等于 1，这会得到每行第一次出现 1 时前面是 0。