データフレームで絶対値をもとに打ち消したデータを抽出する処理について

Question

やりたいこと

あるカラムの絶対値をもとにした判定条件をもとに対応するデータを抽出したいと考えております。
対応するデータがない場合はそのデータは残したいです。

<想定されるデータフレーム>

df
x y z
a b 10
a b -10
a c 20
a c -20
a c 20
a d 30
a d -30
a d 30
a d 30
a e 40

<作成したいデータフレーム>

df_new
x y z
a c 20
a d 30
a d 30
a e 40

考えていること

drop_duplicates()の関数等、いくつか試してみたのですが、x,yの値が同じでzの対応関係を打ち消す処理に手をこまねいております。
上記、お知恵を拝借できますと幸いです。
何卒よろしくお願い申し上げます。

Comments

[toast-uz]

「絶対値をもとにした判定条件」とはなんでしょうか？
「対応するデータがない場合はそのデータは残したい」とは、無いデータをどうやって残すのでしょうか？
例示があるものの、どういうことがしたいのか読み取れません。
質問文を編集して補足説明をお願いします。

また「drop_duplicates()の関数等、いくつか試してみた」結果をぜひコードとして貼り付け、結果がどうで、期待する結果とどう違うのか説明していただくと、非常にわかりやすくなります。日本語はあいまいですので、日本語だけで説明されると、このコメント前半のように、意味がわからないからです。

Answer 1

データフレームの「z」列には「x、y」列でグループ化したときに絶対値で同じ数値のみが存在する、との前提です。　※質問の様な場合のみ動作します。

import pandas as pd
import io
import numpy as np

a = '''x y z
a b 10
a b -10
a c 20
a c -20
a c 20
a d 30
a d -30
a d 30
a d 30
a e 40
'''

df = pd.read_csv(io.StringIO(a), delimiter=' ')
df_new = df.copy()
df_new['temp'] = df_new.groupby(['x','y']).transform(np.cumsum)
df_new.loc[df['temp'].shift(-1) == 0, 'temp'] = 0
df_new = df_new[df_new['temp'] > 0]
df_new = df_new.drop('temp', axis=1)
print(df_new)
# 	x	y	z
# 4	a	c	20
# 7	a	d	30
# 8	a	d	30
# 9	a	e	40

Comments

[toast-uz]

「判定条件」の解読、流石です。

[meg_]

データフレームの例がなく文章説明だけだったら絶対分からなかったと思います。