我试着寻找类似的东西,但可以找到它.所以我有以下结构数据帧.我希望删除5天或更长时间内具有相同分数的行.因此,在下面的情况下,PeronID AB-123的记录从2/1到2/6需要删除,对于DG-3465从2/3到2/10也需要删除.但TY-9456没什么.

我正在考虑使用rolling(),但是对于AB-123而言只会删除2 / 1-2 / 5但不会删除2/6.

PersonID    Date    Score
AB-123  2/1/2016    0
AB-123  2/2/2016    0
AB-123  2/3/2016    0
AB-123  2/4/2016    0
AB-123  2/5/2016    0
AB-123  2/6/2016    0
AB-123  2/7/2016    67.5
AB-123  2/8/2016    73.4
AB-123  2/9/2016    70.5
AB-123  2/10/2016   68
DG-3465 2/1/2016    22.5
DG-3465 2/2/2016    25.6
DG-3465 2/3/2016    36.4
DG-3465 2/4/2016    36.4
DG-3465 2/5/2016    36.4
DG-3465 2/6/2016    36.4
DG-3465 2/7/2016    36.4
DG-3465 2/8/2016    36.4
DG-3465 2/9/2016    36.4
DG-3465 2/10/2016   36.4
TY-9456 2/1/2016    0
TY-9456 2/2/2016    0
TY-9456 2/3/2016    5.23
TY-9456 2/4/2016    4.12
TY-9456 2/5/2016    5.95
TY-9456 2/6/2016    6.97
TY-9456 2/7/2016    12.45
TY-9456 2/8/2016    15.61
TY-9456 2/9/2016    15.61
TY-9456 2/10/2016   15.61

试过几件不同的事情,但我有点不知所措.你会建议什么？
顺便使用python pandas;)

最佳答案 您可以在“分数”列上滚动,计算运行的标准差,然后删除标准偏差为零的行以及前面的五行(这假设您要在连续的日期删除具有相同分数的行)：

df.drop(np.unique(df.Score.rolling(5).std()[lambda x: x == 0].index.values - pd.np.arange(5)[:, None]))