Pandas усекает строки DataFrame, которые предшествуют строке, содержащей определенное значение

У меня есть dataframe со столбцом, который содержит уникальные строки, такие как 90j1. Фрейм данных уже отсортирован по этому столбцу. Мне нужно усечь все строки, предшествующие строке, содержащей определенное значение. Вот пример:

df = pd.DataFrame(['90j1', '90j2', '90j3'])
print(df)
#       0
# 0  90j1
# 1  90j2
# 2  90j3

Например, мне нужно обрезать строки, предшествующие строке с 90j2. Ожидаемый результат будет:

print(truncated_df)
#       0
# 0  90j2
# 1  90j3
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
520
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Вот один из способов использования .iloc

df.iloc[df.loc[df[0]=='90j2'].index[0]:,:]
Out[356]: 
      0
1  90j2
2  90j3
Ответ принят как подходящий

Вы можете использовать pd.truncate:

df.truncate(after=df.loc[df[0] == '90j2'].index[0])

или простая индексация:

df.loc[:df.loc[df[0] == '90j2'].index[0]]

Оба результата:

      0
0  90j1
1  90j2

Другие вопросы по теме