pandas按给定条件分组行并保留原有行顺序的实现方法咨询

方式1：直接布尔筛选（最简方案，天然保留原始行序） #

pandas布尔索引会严格按照原始数据的行顺序匹配筛选条件，不需要额外操作就能保证顺序不变，完全满足后续diff计算的要求：

# 构造筛选条件：Target为1 或 Loss为1
cond = (df['Target'] == 1) | (df['Loss'] == 1)
# 筛选行 + 新增Satisfied列 + 保留指定字段
res_df = df.loc[cond, ['date', 'close']].assign(Satisfied=1)

方式2：按date分组实现（满足groupby使用要求） #

如果必须使用groupby按日期分组，只要指定sort=False参数即可保留分组的原始出现顺序，组内行顺序也不会改变：

res_df = (
    df.groupby('date', sort=False)
    # 对每个分组筛选满足条件的行
    .apply(lambda group: group[(group['Target'] == 1) | (group['Loss'] == 1)])
    # 重置索引后保留原始行的索引
    .reset_index(level=0, drop=True)
    # 保留指定字段并新增Satisfied列
    .loc[:, ['date', 'close']]
    .assign(Satisfied=1)
)

两种方式得到的结果都会严格遵循原始数据的行顺序，直接对res_df['close']调用diff()方法即可得到正确的相邻行差值，不会出现顺序错乱导致的计算错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Huzefa Sadikot