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python - 如何在条件满足之前用 N 行中的某些行对条件行进行子集化，比我的代码更快？

coder 2023-08-19 原文

因为我的数据集是时间序列，我有 30 个不同的数据框，每个数据框都有超过 10,000 行。我想检查一下，温度值低于 40 之前的趋势。

所以，我想在温度值低于 40 时对行进行子集化，并且我还想在温度值低于 40 之前对 24 行进行子集化。

我已经尝试了一些代码，唯一有效的代码如下。但是子集化需要更长的时间(比如一个数据帧超过 10 分钟)。所以，我的代码很糟糕。所以我想知道 python 中的代码可以更快地进行子集化。你们能帮帮我吗？ 

df=temperature_df.copy()
drop_temperature_df=pd.DataFrame()

# get the index during drop temperature
drop_temperature_index=np.array(df[df[temperature]<40].index)

# subset the data frame for 24 hours before drop temperature
for i,index in enumerate(drop_temperature_index):
    drop_temperature_df=drop_temperature_df.append(df.loc[index-24:index,:])

K['K_{}'.format(string)]=drop_temperature_df.copy() #save the subset data frame

所以像下面的数据， 我在 1/26/2018 0800 的温度点低于 40 所以，我想在(1/25/2018 0800 到 1/26/2018 0800)之前将 40 以下的点子集化为 24 行。

最佳答案

我认为您可以将 ffill 与 limit 一起使用，并找到 notnull index ，对数据帧进行切片

yourdf=df[df.temperature.where(df.temperature<40).bfill(limit=24).notnull()].copy()

关于python - 如何在条件满足之前用 N 行中的某些行对条件行进行子集化，比我的代码更快？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56140226/

行进何在temperaturecodesectionpythonpandasconditional-statementssubsetslice

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