在pandas中，当某列满足一定条件时，如何拉取第一个实例？
我正在尝试拉取第一个实例，帐户余额等于或下降到0以下。在下面的示例中，我想创建一个列，其中只有X和Y从正数移动到小于或等于0的行，即在第4行中X将是2017-1-4，在第8行中Y将是2018-2-3。
df= pd.DataFrame()
df['Account'] = ['X','X','X','X','X','Y','Y','Y']
df['Balance'] = [100,90,80,0,0,900,90,-1]
df['Date'] = [pd.to_datetime('2017-1-1'),pd.to_datetime('2017-1-2'),pd.to_datetime('2017-1-3'),pd.to_datetime('2017-1-4'),pd.to_datetime('2017-1-5'),pd.to_datetime('2018-2-1'),pd.to_datetime('2018-2-2'),pd.to_datetime('2018-2-3')]
print(df)谢谢!
编辑:我想我想要的答案可能是这样的
x = df.groupby('Account')['Balance']\
.apply(lambda x: (x<=0) & (0<x.shift()))这将在余额变为0或更小时返回实例，并与之前的实例进行比较。但是，当我尝试获取日期信息时，它会给我一个我无法获取的数字：
y = np.where(x,df['Date'],pd.NaT)数组( NaT，1483488000000000000，NaT，1517616000000000000，dtype=object)
我该如何解决这个问题？对于Python和Pandas来说，这仍然是非常新的，所以这可能是非常明显的事情！
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2021-02-10 13:45:21
您可以将布尔掩码直接应用于数据帧，如下所示：x = df.groupby('Account')['Balance'].apply(lambda x: (x<=0) & (0<x.shift()))
df[x]或df[x]['column_name_that_you_need']
Stack Overflow用户
发布于 2021-02-10 10:33:03
一种可能的解决方案是使用df.values，它将数据帧作为numpy数组对象返回。然后，您可以使用for循环的组合来迭代数据帧的每一行，并检查account == X或Y和Balance <= 0，如果是，则返回日期：
def zero_bal(a, df=df):
for each in df.values:
if each[0] == a and each[1] <= 0:
return each[2]
X, Y = zero_bal('X'), zero_bal('Y')在上面的代码中，"for each In df.values:“中的"each”类似于：
'X'，80，时间戳(‘2017-01-03 00:00:00')
然后，您可以使用索引each、each1和each2分别选择帐户、余额和日期，并检查它们是否是您要查找的内容。
https://stackoverflow.com/questions/66134615
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