Python pandas Trueを見つけた行から，100個後までデータを抽出したい

Question

前提・実現したいこと

データフレームのある列に特定の値を見つけたとき，その行から100個後までのデータを抽出して別のデータフレームに格納したい．

使うデータの例

time(s) value sync
0:01:00 0.085238095 FALSE
0:01:00 0.09 FALSE
0:01:01 0.094761905 FALSE
0:01:02 0.09952381 TRUE
0:01:03 0.1 FALSE
0:01:03 0.1 FALSE
0:01:04 0.1 FALSE
0:01:05 0.1 FALSE
0:01:05 0.09952381 FALSE
0:01:06 0.099047619 FALSE
0:01:06 0.098571429 FALSE
0:01:07 0.098571429 FALSE
0:01:08 0.098571429 FALSE
0:01:08 0.098571429 FALSE
0:01:09 0.098571429 FALSE
0:01:10 0.098571429 TRUE
0:01:10 0.098571429 TRUE
0:01:11 0.098571429 FALSE
0:01:11 0.098571429 FALSE
0:01:12 0.098571429 FALSE
0:01:13 0.098095238 FALSE
.
.
.

例えばこのようなデータをデータフレームに格納したとき，syncの列にtrueがあった行から，後100行を抽出して別のデータフレームに格納するというイメージ．
Trueの数だけ100行3列のdfができてほしい．
以下のように，Trueを見つけたところから100個先のデータだけを抽出して別のdfに格納することはできたのだが...

df["shift100"] = (df["sync"].shift(100))

いったいどうやったら抽出できるのか分からない．
ご教授よろしくお願い致します．

Comments

[meg_]

> 100個先のデータだけを抽出して別のdfに格納することはできたのだが...
どんなコードですか？ ”100個先"とは"どこ"基準の話ですか？

[Damisoon]

ご質問ありがとうございます．
Trueがあった行基準です．
df["shift100"] = (df["sync"].shift(100))
このようなコードを書きました．

Answer 1

簡単な例です。
b列の最初のTrueから3行を抽出します。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5], 'b':[False,True,False,False,True]})
print(df)
#	a	b
#0	1	False
#1	2	True
#2	3	False
#3	4	False
#4	5	True

i = df.loc[df['b']==True].head(1).index[0]
df2 = df.iloc[i:i+3]
print(df2)
#	a	b
#1	2	True
#2	3	False
#3	4	False

Comments

[Damisoon]

ご回答ありがとうございます．
とてもわかりやすくて勉強になりました．
質問なのですが，このようなやり方で2個めののTrue(例の5行目)から先のデータを抽出するにはどのようにしたら良いのでしょうか．
そしてもう一点，自動でデータフレームに番号をつけて抽出したものを格納することはできないでしょうか？（例えばdf1には1個めのTrueから先のデータ，df2には2個めのTrueから先のデータ，みたいに）

[meg_]

上記例ですと「df.loc[df['b']==True].index[1]」でインデックス「4」が取得できます。この書き方の方がシンプルでしたね。

> そしてもう一点，自動でデータフレームに番号をつけて抽出したものを格納することはできないでしょうか？（例えばdf1には1個めのTrueから先のデータ，df2には2個めのTrueから先のデータ，みたいに）

上記については一般的にそういう変数作成方法はしません。代わりにデータフレームを要素に持つリストで管理するのが良いです。

[Damisoon]

なるほどそういうものなんですね...
拙い質問にも関わらず，詳しく回答して頂きありがとうございました．

Answer 2

以下で、DataFrameのリストを作ることができます。

df2 = df.reset_index(drop=True)
df_list = [df.iloc[i:i+100] for i in df2[df2['sync']==True].index]

もとのDataFrameのindexによってはreset_indexは不要です。

Comments

[Damisoon]

ご回答ありがとうございます．
たくさんのdfに格納していくのは一般的ではなくて，リストで管理するのが一般なんですね．
勉強になりました．
質問なのですが，これはそもそも前提のところに書いておけばよかったのですが，最終的にtimeを横，valueを縦としてグラフ化したいと思っています．
そこでこのようなコードを書きました．

fig = plt.figure(figsize=(20,5))
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot('time(s)', 'value', data=df_list[0])
ax.plot('time(s)', 'value'', data=df_list[1])
ax.plot('time(s)', 'value'', data=df_list[2])
plt.show()

本当はforなどでループしてリストを並べたいのですが，for分を使って

fig = plt.figure(figsize=(20,5))
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
for i in df_list:
ax.plot('time(s)', 'value'', data = df_list[i])
plt.show()

とするとエラーが出てしまいます．
生データはTrueの数が1000個単位で存在し，手書きでリストを並べるのは現実的ではないです．
なにかいい方法はご存知でないでしょうか？

[Damisoon]

申し訳ありません．
解決いたしました．