英文:
Get a result based on previous row in Python
问题
以下是您提供的内容的中文翻译部分：
我正在处理以下问题。我正在分析第一次尝试后发生了什么。 Rank > 1
我成功地准备了数据，通过基于 Date 的排名 (Rank)。在下面的示例中，我尝试获取所有 Col1 中的带有 ID1 的行，因为 Col2 中的 ID1 具有相同的值 (TEST1)。
我对 ID2 或 ID3 不感兴趣，因为它们不再具有另一个 Test1。
df(print)
Col1 Col2 Date Rank
ID1 TEST1 01/07 1
ID2 TEST1 01/07 1
ID3 TEST1 01/07 1
ID1 TEST1 02/07 2
ID2 TEST2 02/07 2
ID3 TEST3 04/07 2
期望的输出
df(print)
Col1 Col2 Date Rank
ID1 TEST1 01/07 1
ID1 TEST1 02/07 2
我尝试了 if else 和 np.where 语句，但它们没有起作用。
编辑：我希望我的查询能够自动检测到 TEST1 具有排名 1，并在排名 2 也具有 TEST1 时提供数据。
希望这样能够理解。
英文:
I am struggling with the following. I am analysing of what happened after first attempt. Rank > 1
I managed to prepare the data, by ranking (Rank) based on Date. In the example below, I`m trying to get all Rows with ID1 from Col1, as ID1 has the same value (TEST1) in Col2.
I am not interested in ID2 or ID3 as they don't have another Test1 anymore.
df(print)
Col1 Col2 Date Rank
ID1 TEST1 01/07 1
ID2 TEST1 01/07 1
ID3 TEST1 01/07 1
ID1 TEST1 02/07 2
ID2 TEST2 02/07 2
ID3 TEST3 04/07 2
Desired output
df(print)
Col1 Col2 Date Rank
ID1 TEST1 01/07 1
ID1 TEST1 02/07 2
I have tried the if else and np.where statement, but those did not work.
Edit: I want my query to automatically detect that TEST1 has rank 1 and provide me with data, if rank 2 has also TEST1.
Hope this makes sense.
答案1
得分: 1
我不知道你需要多通用，但要获取该输出，您可以使用
```python
df[(df['Col1']=='ID1') & (df['Rank']>1)]
通常情况下，df[conditions]，其中条件由&连接，并由(...)分组，类似于SQL的WHERE子句。
<details>
<summary>英文:</summary>
I don't know how general you need this, but to get that output you can use
```python
df[(df['Col1']=='ID1') & (df['Rank']>1)]
In general df[conditions] where the conditions are joined by &, and are grouped by (...), is similar to a SQL WHERE clause.
通过集体智慧和协作来改善编程学习和解决问题的方式。致力于成为全球开发者共同参与的知识库，让每个人都能够通过互相帮助和分享经验来进步。
评论