条件在循环

Question

使用Python中的熊猫数据帧：

我想从一个数据帧以下数据和无法修复我的循环，以获得正确的结果。

数据集的小样本：

BERTH  FROM_BERTH  BI 
29   H2    0 
29   09    0 
29   J5    0 
C5   NaN   1 
J4   NaN   1 
J2   NaN   1 

这里是数据集（相关列我需要使用）和这里的一部分是我想要的输出看起来像：

29, H2, 09, J5, C5, J4, J2 

即：如果BI为0，我希望BERTH的值，然后是FROM_BERTH的值，直到BI变为1，然后返回给我BERTH（直到BI再次变为1，等等）。

这里有以下代码我试图及其结果：

test_berth2 = [] 

for i in range(0,6): 
    if df3_test.loc[i,'BI'] == 0 & df3_test.iloc[i,21] != df3.iloc[i-1,21]: 
     test_berth2.append(df3_test.loc[i,'BERTH']) 
     test_berth2.append(df3_test.loc[i,'FROM_BERTH']) 
    elif df3_test.loc[i,'BI'] == 0 & df3_test.iloc[i,21] == df3.iloc[i+1,21]:   
     test_berth2.append(df3_test.loc[i,'FROM_BERTH']) 

    else : 
     test_berth2.append(df3_test.loc[i,'BERTH']) 

test_berth2 

结果：

['29', 'H2', '29', '09', '29', 'J5', 'C5', 'J4', 'J2'] 

循环2：

for i in range(0,6): 
    if df3_test.iloc[i,21] == 0: 
     print (df3_test.loc[i,'BERTH']) 
     while df3_test.iloc[i,21] == 0: 
      print (df3_test.loc[i,'FROM_BERTH']) 
      i = i+1 
    else: 
     print (df3_test.loc[i,'BERTH'],'1') 

结果：

29, H2, 09, J5, 29, 09, J5, 29, J5, C5 1, J4 1, J2 1 

PS：在ILOC列21是 'BI' 顺便说一句

Answer 1

我认为，一个方式，你这样做是利用熊猫GROUPBY：

df.groupby(df.BI.cumsum())\ 
    .apply(lambda x: [x['BERTH'].iloc[0]]+x['FROM_BERTH'].dropna().tolist())\ 
    .sum() 

输出：

['29', 'H2', '09', 'J5', 'C5', 'J4', 'J2'] 

注意： cumsum是诀窍。它将允许在BI中创建一个基于零的组，并创建一组等于任何非零值的BI记录。然后，我们得到BERTH的第一个值和该组中的所有FROM_BERTH值。

在评论编辑的问题：

df.groupby(df.BI.cumsum())\ 
    .apply(lambda x: x['FROM_BERTH'].dropna().tolist()+[x['BERTH'].iloc[0]])\ 
    .sum() 

输出：

['H2', '09', 'J5', '29', 'C5', 'J4', 'J2']