如何在条件满足之前用N行中的某些行来子集条件行，比我的代码更快？

Question

因为我的数据集是时间序列，我有30个不同的数据帧，每个数据帧有超过10000行。我想检查，温度值低于40之前的趋势。你知道吗

所以，我想在温度值低于40时对行进行子集划分，在温度值低于40之前对24行进行子集划分。你知道吗

我已经尝试了一些代码，唯一有效的代码是下面。但是子集需要更长的时间（比如一个数据帧需要10分钟以上）。所以，我的代码不好。所以我想知道用python编写的代码，它可以更快地生成子集。你们能帮帮我吗？你知道吗

df=temperature_df.copy()
drop_temperature_df=pd.DataFrame()

# get the index during drop temperature
drop_temperature_index=np.array(df[df[temperature]<40].index)

# subset the data frame for 24 hours before drop temperature
for i,index in enumerate(drop_temperature_index):
    drop_temperature_df=drop_temperature_df.append(df.loc[index-24:index,:])

K['K_{}'.format(string)]=drop_temperature_df.copy() #save the subset data frame

就像下面的数据一样， 我在2018年1月26日8点的温度低于40度 所以，我想把40以下的点子集，前面有24行（1/25/2018 0800到1/26/2018 0800）。你知道吗

Answer 1

我认为您可以使用ffill和limit，找到notnullindex，切片数据帧

yourdf=df[df.temperature.where(df.temperature<40).bfill(limit=24).notnull()].copy()