你好，我有一個(gè)可以這樣總結(jié)的 pandas 數(shù)據(jù)框（大約 1000 行）： Date Distance0 2014-08-13 5.91 2014-08-17 10.72 2014-08-13 6.23 2014-08-20 13.74 2014-08-13 8.85 2014-08-17 10.9當(dāng)日期相同并且兩行之間的距離差小于 0.5 時(shí)，我想刪除行。我的數(shù)據(jù)沒有排序在這個(gè)微型案例中，我正在尋找的結(jié)果是取回這個(gè)數(shù)據(jù)框： Date Distance0 2014-08-13 5.91 2014-08-17 10.73 2014-08-20 13.74 2014-08-13 8.8索引 2 已被刪除，因?yàn)樗c索引 0 的日期相同，并且兩個(gè)距離之間的差異小于 0.5 。索引 5 已被刪除，它與索引 1 的日期相同，并且兩個(gè)距離之間的差異小于 0.5我對如何有效地解決這個(gè)問題一無所知。謝謝你的幫助 ！編輯：我之前的例子不夠清楚。它不與特定日期的第一個(gè)距離（或最小距離）進(jìn)行比較。它在特定日期的任意兩個(gè)距離之間。這個(gè)例子可能更明確： Date Distance0 2014-08-13 5.91 2014-08-17 10.72 2014-08-13 6.23 2014-08-20 13.74 2014-08-13 8.85 2014-08-17 10.96 2014-08-13 3.37 2014-08-13 3.68 2014-08-13 3.59 2014-08-13 1.7它應(yīng)該返回： Date Distance0 2014-08-13 5.91 2014-08-17 10.73 2014-08-20 13.74 2014-08-13 8.86 2014-08-13 3.39 2014-08-13 1.7
3 回答
偶然的你
TA貢獻(xiàn)1841條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊
您必須檢查兩個(gè)條件才能保持一行：
相對于每組第一名的差異大于
0.5該行不是組中的第一行
為此，您可以定義這兩個(gè)條件并用 a 鏈接它們bitwise OR：
m1 = df.Distance.sub(df.groupby('Date').Distance.transform('first')).abs().gt(.5)
m2 = ~df.Date.duplicated()
df[m1|m2]
Date Distance
0 2014-08-13 5.9
1 2014-08-17 10.7
3 2014-08-20 13.7
4 2014-08-13 8.8
動漫人物
TA貢獻(xiàn)1815條經(jīng)驗(yàn) 獲得超10個(gè)贊
我找到了使用這種方法的方法，但看起來有點(diǎn)亂
df = df.sort_values(['Date','Distance'])
df['Date_s'] = df['Date'].shift(+1)
df['Distance_s'] = df['Distance'].shift(+1)
def remove_near_duplicate(distance,distance_s,date,date_s):
if (date == date_s) & (abs(distance-distance_s)<0.5):
return False
else:
return True
df['To_drop'] = df.apply(lambda row : remove_near_duplicate(row['Distance'],row['Distance_s'],row['Date'],row['Date_s']),axis=1)
df = df[df['To_drop']==True]
df.drop(columns=['To_drop','Date_s','Distance_s'],inplace=True)
汪汪一只貓
TA貢獻(xiàn)1898條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊
你可以做這個(gè)簡單的事情：
GroupBy 在
Date列上。這將迎合重復(fù)的日期。獲取
diff組內(nèi)的所有行。選擇
diff大于Nan或等于的行0.5
命令：
In [43]: df['diff'] = df.groupby('Date')['Distance'].diff()
In [47]: df[(df['diff'].isna()) | df['diff'].ge(0.5)].drop('diff', 1)
Out[47]:
Date Distance
0 2014-08-13 5.9
1 2014-08-17 10.7
3 2014-08-20 13.7
4 2014-08-13 8.8
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