对数据帧（包括掩码的第一个实例）进行切片的最佳方法是什么？

Question

这是我的数据框：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
    {
        'a': [np.nan, np.nan, np.nan, 20, 12, 42, 33, 32, 31],
        'b': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 2333, np.nan, np.nan, 12323, np.nan]
    }
)

面膜是：

mask = (
    (df.a.notna()) &
    (df.b.notna())
)

预期输出：将

df

切片直至

mask

的第一个实例。请注意，

mask

的第一行已包含：

      a        b
0   NaN      NaN
1   NaN      NaN
2   NaN      NaN
3  20.0      NaN
4  12.0   2333.0

mask

的第一个实例是行

4

。因此，将其分割到这个索引就是目标。

这些是我的尝试。第一个可行，但我不确定该方法是否正确：

# attempt 1
idx = df.loc[mask.cumsum().eq(1) & mask].index[0]
df = df.loc[:idx]
print(df)
# attempt 2
out = df[~mask.cummax()]

Answer 1

用途：

out = df[~mask.shift(fill_value=False).cummax()]
print (out)
      a       b
0   NaN     NaN
1   NaN     NaN
2   NaN     NaN
3  20.0     NaN
4  12.0  2333.0