如何筛选DataFrame中满足字符串条件的连续行对

我来帮你搞定这个需求！要从你的DataFrame里筛选出Open后跟Close或Cancel的连续行对（且对应同一个unique_id），用Pandas的移位操作就能轻松实现，咱们一步步来：

思路说明 #

核心思路是对比当前行和下一行的两个关键信息：

• 当前行的type必须是Open
• 下一行的type必须是Close或Cancel
• 两行的unique_id必须一致（确保是同一个实体的操作对）

代码实现 #

假设你的DataFrame变量名为df，执行以下代码即可：

import pandas as pd

# 先重置索引，确保行是连续的（避免原索引不连续导致移位出错）
df = df.reset_index(drop=True)

# 创建新列，存储下一行的type和unique_id
df['next_type'] = df['type'].shift(-1)
df['next_unique_id'] = df['unique_id'].shift(-1)

# 定义筛选条件：Open开头，后跟Close/Cancel，且unique_id一致
filter_condition = (df['type'] == 'Open') & \
                   (df['next_type'].isin(['Close', 'Cancel'])) & \
                   (df['unique_id'] == df['next_unique_id'])

# 筛选出所有符合条件的"起始行"（也就是Open行）
valid_open_rows = df[filter_condition]

# 提取对应的完整行对：把每个Open行和它的下一行都收集起来
pair_indices = []
for idx in valid_open_rows.index:
    pair_indices.extend([idx, idx + 1])

# 生成最终的结果DataFrame（去重+排序，保证顺序正确）
result_df = df.loc[sorted(list(set(pair_indices)))]

# 查看结果
print(result_df)

代码解释 #

1. 重置索引：如果你的DataFrame有缺失的行索引，shift()操作会出错，所以先重置索引确保行连续。
2. 移位操作：shift(-1)会把下一行的type和unique_id移到当前行，这样我们可以直接在同一行做条件判断。
3. 条件筛选：同时满足三个条件的行就是我们要找的"起始行"（Open行）。
4. 提取行对：把每个符合条件的Open行，加上它的下一行（Close/Cancel行），组合成完整的行对结果。

这样处理后，result_df里就只保留了所有符合要求的连续操作对啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jonnyblue8