从索引到条件获取Pandas DataFrame中的行

Question

假设我有一个Pandas DataFrame：

x = pd.DataFrame(data=[5,4,3,2,1,0,1,2,3,4,5],columns=['value'])
x
Out[9]: 
    value
0       5
1       4
2       3
3       2
4       1
5       0
6       1
7       2
8       3
9       4
10      5

现在，我希望，给定索引，在x中查找行，直到满足条件。例如，如果index = 2：

x.loc[2]
Out[14]: 
value    3
Name: 2, dtype: int64

现在我想，从那个index，找到下一个n行，其值大于某些threshold。例如，如果threshold is 0，结果应该是：

x
Out[9]: 
    value
2       3
3       2
4       1
5       0

我怎样才能做到这一点？

我试过了：

x.loc[2:x['value']>0,:]

但当然这不起作用，因为x['value']>0返回一个布尔数组：

Out[20]: 
0      True
1      True
2      True
3      True
4      True
5     False
6      True
7      True
8      True
9      True
10     True
Name: value, dtype: bool

Answer 1

使用idxmin和切片

x.loc[2:x['value'].gt(0).idxmin(),:]

2    3
3    2
4    1
5    0
Name: value

编辑：

对于通用配方，请使用

index = 7
threshold = 2
x.loc[index:x.loc[index:,'value'].gt(threshold).idxmin(),:]

根据你在评论中的描述，似乎你想从index+1而不是索引开始。所以，如果是这种情况，请使用

x.loc[index+1:x.loc[index+1:,'value'].gt(threshold).idxmin(),:]

Answer 2

你想过滤索引大于你的index=2和x['value']>=threshold，然后选择这些行的第一个n，这可以用.head(n)完成。

说：

idx = 2
threshold = 0
n = 4
x[(x.index>=idx) & (x['value']>=threshold)].head(n)

日期：

#      value
# 2     3
# 3     2
# 4     1
# 5     0

编辑：更改为> =，并更新示例以匹配OP的示例。

编辑2由于OP的澄清：因为n未知：

idx = 2
threshold = 0
x.loc[idx:(x['value']<=threshold).loc[x.index>=idx].idxmax()]

这是从起始idx中选择的，在这种情况下是idx=2，直到并包括不满足条件的第一行（在本例中为索引5）。