我有一個系列，它的狀態(tài)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(tài)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(tài)何時開始為真以及何時停止為真的日期提取到數(shù)據(jù)幀中。對于這個例子，結(jié)果應(yīng)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
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青春有我
TA貢獻(xiàn)1784條經(jīng)驗 獲得超8個贊
檢查使用groupbywithcumsum創(chuàng)建組的內(nèi)部密鑰，下一步我們True根據(jù) df 中的所有值進(jìn)行過濾，然后我們groupby使用新密鑰進(jìn)行另一輪first last，join結(jié)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
TA貢獻(xiàn)2037條經(jīng)驗 獲得超6個贊
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(zhuǎn)移，您可以True在打開時按預(yù)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(guān)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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