pandas выборочно удаляет последовательные дубликаты - PullRequest
Новая
       4

pandas выборочно удаляет последовательные дубликаты

4 голосов
/ 23 января 2020

Я смотрел на все вопросы / ответы о том, как выборочно удалять последовательные дубликаты в pandas фрейме данных, все еще не могу понять следующий сценарий: 

import pandas as pd
import numpy as np

def random_dates(start, end, n, freq, seed=None):
    if seed is not None:
        np.random.seed(seed)

    dr = pd.date_range(start, end, freq=freq)
    return pd.to_datetime(np.sort(np.random.choice(dr, n, replace=False)))

date = random_dates('2018-01-01', '2018-01-12', 20, 'H', seed=[3, 1415])

data = {'Timestamp': date, 
        'Message': ['Message received.','Sending...', 'Sending...', 'Sending...', 'Work in progress...', 'Work in progress...', 
                    'Message received.','Sending...', 'Sending...','Work in progress...',
                    'Message received.','Sending...', 'Sending...', 'Sending...','Work in progress...', 'Work in progress...', 'Work in progress...',
                    'Message received.','Sending...', 'Sending...']}

df = pd.DataFrame(data, columns = ['Timestamp', 'Message'])

У меня есть следующий фрейм данных: 

             Timestamp              Message
0  2018-01-02 03:00:00    Message received.
1  2018-01-02 11:00:00           Sending...
2  2018-01-03 04:00:00           Sending...
3  2018-01-04 11:00:00           Sending...
4  2018-01-04 16:00:00  Work in progress...
5  2018-01-04 17:00:00  Work in progress...
6  2018-01-05 05:00:00    Message received.
7  2018-01-05 11:00:00           Sending...
8  2018-01-05 17:00:00           Sending...
9  2018-01-06 02:00:00  Work in progress...
10 2018-01-06 14:00:00    Message received.
11 2018-01-07 07:00:00           Sending...
12 2018-01-07 20:00:00           Sending...
13 2018-01-08 01:00:00           Sending...
14 2018-01-08 02:00:00  Work in progress...
15 2018-01-08 15:00:00  Work in progress...
16 2018-01-09 00:00:00  Work in progress...
17 2018-01-10 03:00:00    Message received.
18 2018-01-10 09:00:00           Sending...
19 2018-01-10 14:00:00           Sending...

Я хочу удалить последовательные дубликаты в столбце df ['Message'], ТОЛЬКО когда «Сообщение» - «В процессе ...» и сохранить первый экземпляр (здесь, например, Индекс 5, 15 и 16 нужно отбросить), в идеале я хотел бы получить: 

             Timestamp              Message
0  2018-01-02 03:00:00    Message received.
1  2018-01-02 11:00:00           Sending...
2  2018-01-03 04:00:00           Sending...
3  2018-01-04 11:00:00           Sending...
4  2018-01-04 16:00:00  Work in progress...
6  2018-01-05 05:00:00    Message received.
7  2018-01-05 11:00:00           Sending...
8  2018-01-05 17:00:00           Sending...
9  2018-01-06 02:00:00  Work in progress...
10 2018-01-06 14:00:00    Message received.
11 2018-01-07 07:00:00           Sending...
12 2018-01-07 20:00:00           Sending...
13 2018-01-08 01:00:00           Sending...
14 2018-01-08 02:00:00  Work in progress...
17 2018-01-10 03:00:00    Message received.
18 2018-01-10 09:00:00           Sending...
19 2018-01-10 14:00:00           Sending...

Я пробовал решения, предлагаемые в подобных постах, таких как: 

df['Message'].loc[df['Message'].shift(-1) != df['Message']]

Я также рассчитал длину сообщений : 

df['length'] = df['Message'].apply(lambda x: len(x))

и записал условное опущение как: 

df.loc[(df['length'] ==17) | (df['length'] ==10) | ~df['Message'].duplicated(keep='first')]

Выглядит лучше, но все же индексы 14, 15 и 16 вообще отброшены, поэтому он плохо себя ведет, см. : 

             Timestamp              Message  length
0  2018-01-02 03:00:00    Message received.      17
1  2018-01-02 11:00:00           Sending...      10
2  2018-01-03 04:00:00           Sending...      10
3  2018-01-04 11:00:00           Sending...      10
4  2018-01-04 16:00:00  Work in progress...      19
6  2018-01-05 05:00:00    Message received.      17
7  2018-01-05 11:00:00           Sending...      10
8  2018-01-05 17:00:00           Sending...      10
10 2018-01-06 14:00:00    Message received.      17
11 2018-01-07 07:00:00           Sending...      10
12 2018-01-07 20:00:00           Sending...      10
13 2018-01-08 01:00:00           Sending...      10
17 2018-01-10 03:00:00    Message received.      17
18 2018-01-10 09:00:00           Sending...      10
19 2018-01-10 14:00:00           Sending...      10

Ваше время и помощь приветствуются!

Ответы [ 2 ]

3 голосов
/ 23 января 2020

Первый фильтр первых последовательных значений со сравнением по Series.shift и цепной маской с фильтром по всем строкам без Work in progress... значений: 

df = df[(df['Message'].shift() != df['Message']) | (df['Message'] != 'Work in progress...')]
print (df)
             Timestamp              Message
0  2018-01-02 03:00:00    Message received.
1  2018-01-02 11:00:00           Sending...
2  2018-01-03 04:00:00           Sending...
3  2018-01-04 11:00:00           Sending...
4  2018-01-04 16:00:00  Work in progress...
6  2018-01-05 05:00:00    Message received.
7  2018-01-05 11:00:00           Sending...
8  2018-01-05 17:00:00           Sending...
9  2018-01-06 02:00:00  Work in progress...
10 2018-01-06 14:00:00    Message received.
11 2018-01-07 07:00:00           Sending...
12 2018-01-07 20:00:00           Sending...
13 2018-01-08 01:00:00           Sending...
14 2018-01-08 02:00:00  Work in progress...
17 2018-01-10 03:00:00    Message received.
18 2018-01-10 09:00:00           Sending...
19 2018-01-10 14:00:00           Sending...
2 голосов
/ 23 января 2020

Вы можете сначала получить все сообщения с помощью «Работа в процессе» и сравнить их с предыдущим элементом, а затем отфильтровать: 

condition = (df['Message'] == 'Work in progress...') & (df['Message']==df['Message'].shift(1))

df[~condition]

     Timestamp           Message
0   2018-01-02 03:00:00 Message received.
1   2018-01-02 11:00:00 Sending...
2   2018-01-03 04:00:00 Sending...
3   2018-01-04 11:00:00 Sending...
4   2018-01-04 16:00:00 Work in progress...
6   2018-01-05 05:00:00 Message received.
7   2018-01-05 11:00:00 Sending...
8   2018-01-05 17:00:00 Sending...
9   2018-01-06 02:00:00 Work in progress...
10  2018-01-06 14:00:00 Message received.
11  2018-01-07 07:00:00 Sending...
12  2018-01-07 20:00:00 Sending...
13  2018-01-08 01:00:00 Sending...
14  2018-01-08 02:00:00 Work in progress...
17  2018-01-10 03:00:00 Message received.
18  2018-01-10 09:00:00 Sending...
19  2018-01-10 14:00:00 Sending...
...