熊猫嵌套循环，其中一行匹配特定值 - python

给定与特定值匹配的行，迭代数据帧其余部分的最快方法是什么？

例如，假设我有一个带有“日期”，“名称”和“电影”的数据框。可能有很多用户和电影。我希望所有名叫约翰的人都看过与名叫艾丽西亚的人看过同一部电影的人。
输入数据框可能是：

                 date       name              movie
0 2018-01-16 10:33:59     Alicia            Titanic
1 2018-01-17 08:49:13   Chandler             Avatar
2 2018-01-18 09:29:09      Luigi              Glass
3 2018-01-19 09:45:27     Alicia           Die Hard
4 2018-01-20 10:08:05    Bouchra       Pulp Fiction
5 2018-01-26 10:21:47     Bariza              Glass
6 2018-01-27 10:15:32      Peggy         Bumbleblee
7 2018-01-20 10:08:05       John            Titanic
8 2018-01-26 10:21:47     Bariza              Glass
9 2018-01-27 10:15:32       John            Titanic

结果应为：

                 date       name              movie
0 2018-01-16 10:33:59     Alicia            Titanic
7 2018-01-20 10:08:05       John            Titanic
9 2018-01-27 10:15:32       John            Titanic

目前，我正在执行以下操作：

alicias = df[df['Name'] == 'Alicia']

df_res = pd.DataFrame(columns=df.columns)
for i in alicias.index:
    df_res = df_res.append(alicias.loc[i], sort=False)

    df_johns = df[(df['Date'] > alicias['Date'][i])
                 &(df['Name'] == 'John')
                 &(df['Movie'] == alicias['Movie'][i)]

    df_res = df_res.append(df_johns, sort=False)

它可以工作，但是非常慢。我也可以使用groupby来加快速度，但是我希望结果保留初始行（在示例中为“ Alicia”的行），而我找不到使用groupby进行此操作的方法。

有什么帮助吗？

参考方案

这是一种方法。假设您具有以下数据框：

     date      user    movie
0  2018-01-02  Alicia  Titanic
1  2018-01-13    John  Titanic
2  2018-01-22    John  Titanic
3  2018-04-02    John   Avatar
4  2018-04-05  Alicia   Avatar
5  2018-05-19    John   Avatar

IIUC正确的解决方案不应包含第3行，因为Alicia尚未看到Avatar。因此，您可以执行以下操作：

df[df.user.eq('Alicia').groupby(df.movie).cumsum()]

     date       user    movie
0  2018-01-02  Alicia  Titanic
1  2018-01-13    John  Titanic
2  2018-01-22    John  Titanic
4  2018-04-05  Alicia   Avatar
5  2018-05-19    John   Avatar

说明：

以下返回True，其中user是Alicia：

df.user.eq('Alicia')

0     True
1    False
2    False
3    False
4     True
5    False
Name: user, dtype: bool

您现在可以做的是GroupBy电影，并在组上应用cumsum，因此只有第一个True之后的行也将变为True：

0     True
1     True
2     True
3    False
4     True
5     True
Name: user, dtype: bool

最后，在原始数据帧上使用boolean indexation以便选择感兴趣的行。

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