基于对象的值在数据框中的行下降间隔

Question

我正在尝试将数据框中的行间隔从最大值（独家）删除到列的其余（末端）。这是我的df（dflist ['time']）的一个示例：

0     0.000000
1     0.021528
2     0.042135
3     0.062925
4     0.083498
        ...   
88    1.796302
89    1.816918
90    1.837118
91    1.857405
92    1.878976
Name: time, Length: 93, dtype: float64

我试图使用.iloc和.drop函数与.index结合使用。 ：

for nested_dict in dict_all_raw.values():
    for dflist in nested_dict.values():
        v_max = dflist['velocity'].max()
        v_max_idx = dflist['velocity'].index[dflist['velocity'] == v_max]
        dflist['time'] = dflist['time'].iloc[0:[v_max_idx]]

我还尝试了几种变体，例如将“ v_max_idx”转换为带有.list或.int的列表以更改.iloc函数内部的类型，因为这似乎是问题所在：

TypeError: cannot do positional indexing on RangeIndex with these indexers [[Int64Index([15], dtype='int64')]] of type list

我不知道为什么我无法这样做，这令人沮丧，因为这似乎是一个非常基本的操作。

因此，任何帮助都将不胜感激！

dropna（）问题的编辑

##关于我尝试使用.notna（）的

for nested_dict in dict_all_raw.values():
    for dflist in nested_dict.values():
        v_max = dflist['velocity'].max()
        v_max_idx = dflist['velocity'].index[dflist['velocity'] == v_max]
        dflist['velocity'] = dflist['velocity'].iloc[0:list(v_max_idx)[0]]
        dflist['velocity'] = dflist['velocity'][dflist['velocity'].notna()]
        dflist['time'] = dflist['time'].iloc[0:list(v_max_idx)[0]]
        dflist['time'] = dflist['time'][dflist['time'].notna()]

： with with with dropna（）：

for nested_dict in dict_all_raw.values():
    for dflist in nested_dict.values():
        v_max = dflist['velocity'].max()
        v_max_idx = dflist['velocity'].index[dflist['velocity'] == v_max]
        dflist['velocity'] = dflist['velocity'].iloc[0:list(v_max_idx)[0]].dropna()
        dflist['time'] = dflist['time'].iloc[0:list(v_max_idx)[0]].dropna()

没有错误消息，它只是没有任何作用：

19  0.385243  1.272031
20  0.405416  1.329072
21  0.425477  1.352059
22  0.445642  1.349657
23  0.465755  1.378407
24       NaN       NaN
25       NaN       NaN
26       NaN       NaN
27       NaN       NaN
28       NaN       NaN
29       NaN       NaN
30       NaN       NaN
31       NaN       NaN
32       NaN       NaN
33       NaN       NaN
34       NaN       NaN
35       NaN       NaN
36       NaN       NaN

Answer 1

pandas.Index()< 的返回值/a> 在您的示例中是 pandas.Int64Index()。

pandas.DataFrame.iloc() 允许输入像带有int 的切片对象，例如1:7。

在您的代码中，无论 v_max_idx 是 pandas.Index() 对象，还是 [pandas.Index()] 是列表对象，都不会不满足iloc()参数类型的要求。

您可以使用 list(v_max_idx) 将 pandas.Index() 对象转换为列表，然后使用 [0] 等来访问数据，喜欢

dflist['time'] = dflist['time'].iloc[0:list(v_max_idx)[0]]