我有一個如下所示的資料框，其中包含 id、進行觀察的時間戳以及檢查某個條件（和其他資訊）：
id ds condYN otherinfo
1 2146-06-03 13:41:00 Y blah
1 2151-11-24 01:39:00 Y etc
2 2147-06-05 15:59:00 Y etc
3 2194-06-13 18:39:00 N etc
3 2196-09-27 18:21:00 Y etc
3 2196-10-27 12:20:00 Y etc
4 2196-11-27 11:20:00 N etc
我想過濾資料集，以便僅列出具有條件（condYN =“Y”）的人（由 id 標識），所有觀察結果直到并包括列出的條件的第一次觀察：
id ds condYN otherinfo
1 2146-06-03 13:41:00 Y blah
2 2147-06-05 15:59:00 Y etc
3 2194-06-13 18:39:00 N etc
3 2196-09-27 18:21:00 Y etc
對于每個人，我有一個元組串列，按 ID 和首次發現條件的日期戳）：
[(1,2146-06-03 13:41:00),(2,2147-06-05 15:59:00),(3,2196-09-27 18:21:00)]
但我不確定如何對資料集進行這樣的過濾（匹配第一項，<= 第二項）。
uj5u.com熱心網友回復：
您可以從元組串列中創建一個pd.Series，以 id 作為索引，以日期作為值。然后map使用這個系列的原始資料框的 id 列并與 ds 列進行比較。在 a 中使用此掩碼loc來選擇所需的行。
l = [(1,'2146-06-03 13:41:00'),(2,'2147-06-05 15:59:00'),(3,'2196-09-27 18:21:00')]
s = pd.Series(map(lambda x: x[1], l), map(lambda x: x[0], l))
print(s)
# 1 2146-06-03 13:41:00
# 2 2147-06-05 15:59:00
# 3 2196-09-27 18:21:00
# dtype: object
res = df.loc[df['ds']<=df['id'].map(s)]
print(res)
# id ds condYN otherinfo
# 0 1 2146-06-03 13:41:00 Y blah
# 2 2 2147-06-05 15:59:00 Y etc
# 3 3 2194-06-13 18:39:00 N etc
# 4 3 2196-09-27 18:21:00 Y etc
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