Pythonで特定の値に達した時、それ以降の行を抽出したいです

Question

現在、PythonとPandasを使って以下のようなcsvファイルのデータ整理をしております。

1,100,0.145
2,110,0.146
3,120,0.147
4,130,0.148
5,140,0.149
6,150,0.150
7,145,0.150
8,140,0.149
9,130,0.150
10,120,0.151
11,150,0.160
12,140,0.159
13,130,0.160
14,120,0.161

このとき、3列目が0.150になったときと0.160となったとき、
それぞれ、それ以降の数を3つだけ抽出してそれぞれ新しい列としたいです。
（68行目、1113行目）
このとき、どのようなコマンドを使ったらよいでしょうか。

追記:
追記依頼の通り、
条件に一致する行から３つ以内に条件に一致する行が存在した場合（7,13行目）やそれに隣接する条件に一致する行（9行目）は無視するという仕様にしたいです。

追記2:
このデータは、
2列目y軸、3列目x軸としてグラフにしたとき、
xが0.150と0.160のときにy軸と平行になるように設定したデータとなります
しかし、設定しても値にブレがでてしまうことを例として示しました。
この平行な部分それぞれでさらに、0.150、0.160のときそれぞれの3列目と0秒から始まる、任意の時間でさらにグラフを作りたいため、このような作業が必要だと感じ、考えてもどのようにプログラムすればいいかわからなかったため、質問させていただきました。

Comments

[magichan]

仕様が不明確ですの確認いたします。
単純に条件に合致する行（6,7,9,11,13）から３つ以内であれば、6～14行が対象になるのですが、
条件に一致する行から３つ以内に条件に一致する行が存在した場合（7,13行目）やそれに隣接する条件に一致する行（9行目）は無視するなどの仕様なのでしょうか。
質問を編集して、上記の仕様を明確に記述してください。

[godagoda]

ご指摘ありがとうございます
仕様が不明確で申し訳ありません
修正いたしました

Answer 1

とりあえず、追加された条件が ない のであれば簡単に

target = ((df.iloc[:, 2] == 0.15) | (df.iloc[:, 2] == 0.16))
result = df[target | target.shift(1) | target.shift(2)]

のようにかけるのですが、

今回は条件が複雑で前の行での状態に依存するのでループを使うほうが良いでしょうね。

方法としては、DataFrame.iterrows() などループ処理で、対象となるIndex値をリストに追加していき、最後にリストに格納されたIndexの行のみを抜き出すと良いのではないでしょうか。

import pandas as pd
import io

data = """
1,100,0.145
2,110,0.146
3,120,0.147
4,130,0.148
5,140,0.149
6,150,0.150
7,145,0.150
8,140,0.149
9,130,0.150
10,120,0.151
11,150,0.160
12,140,0.159
13,130,0.160
14,120,0.161
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(data), header=None)

target = ((df.iloc[:, 2] == 0.15) | (df.iloc[:, 2] == 0.16))
result = df[target | target.shift(1) | target.shift(2)]

target_idx = []
count = 0
for idx,row in df.iterrows():
    # 範囲外で、条件に合致しない場合はなにもしない
    if (count == 0) and (row[2] != 0.15) and (row[2] != 0.16):
        continue
    # 範囲内の場合はリストに追加
    elif count < 3:
        target_idx.append(idx)
    count = (count + 1) if (count < 3) else 0

target = df.loc[target_idx]
#     0    1      2
#5    6  150  0.150
#6    7  145  0.150
#7    8  140  0.149
#10  11  150  0.160
#11  12  140  0.159
#12  13  130  0.160

Comments

[godagoda]

回答ありがとうございます．
この結果は，0.15のとき，0.16のときで縦に並べるのではなく横に並べたいときはどこを変えればよいのでしょうか．