如何选择首先出现在列中某个值之前的行?
我有一个用户活动数据集,其时间戳记录如下:
df = pd.DataFrame([{'user_id':1, 'date':'2017-09-01', 'activity':'Open'},
{'user_id':1, 'date':'2017-09-02', 'activity':'Open'}
{'user_id':1, 'date':'2017-09-03', 'activity':'Open'}
{'user_id':1, 'date':'2017-09-04', 'activity':'Click'}
{'user_id':1, 'date':'2017-09-05', 'activity':'Purchase'}
{'user_id':1, 'date':'2017-09-06', 'activity':'Open'}
{'user_id':1, 'date':'2017-09-07', 'activity':'Open'}
{'user_id':2, 'date':'2017-09-04', 'activity':'Open'}
{'user_id':2, 'date':'2017-09-06', 'activity':'Purchase'})]
有没有办法从数据框中为每个用户选择第一次购买之前发生的所有行?在这个例子中,欲望输出将是
df = pd.DataFrame([{'user_id':1, 'date':'2017-09-01', 'activity':'Open'},
{'user_id':1, 'date':'2017-09-02', 'activity':'Open'}
{'user_id':1, 'date':'2017-09-03', 'activity':'Open'}
{'user_id':1, 'date':'2017-09-04', 'activity':'Click'}
{'user_id':2, 'date':'2017-09-04', 'activity':'Open'})]
最佳答案 你可以避免明确申请
In [2862]: df[df['activity'].eq('Purchase').groupby(df['user_id']).cumsum().eq(0)]
Out[2862]:
activity date user_id
0 Open 2017-09-01 1
1 Open 2017-09-02 1
2 Open 2017-09-03 1
3 Click 2017-09-04 1
7 Open 2017-09-04 2