在数据帧中，如何基于同时满足不同条件的起始行和结束行过滤一组行？

Question

在数据帧中，如何基于同时满足不同条件的起始行和结束行过滤一组行

如果其中一个字符串列包含特定的子字符串，则该行是起始行。然后，如果我的字符串列包含另一个子字符串的另一行，则该行是结束行。我需要一种方法来过滤这两行之间的所有行

我试着用

start_row = df_page['StringCol'].str.contains('SubStrForStartRow')

这给了我一个布尔级数，它的起始行为“True”。但是，我不知道如何进一步实现我上面描述的目标

例如，考虑一个数据框如下

data = [['UnwantedRow', ''],['TransactionStart', ''],['Date1', 200],['Date2', 300],['TransactionEnd', ''],['UnwantedRow','']]
df = pandas.DataFrame(data, columns=['Transaction', 'Value'])

使用“开始”和“停止”子字符串，我希望能够过滤掉“TransactionStart”行和“TransactionEnd”行之间的所有行。即，仅包含['Date1'，200]和['Date2'，300]的两行

Answer 1

返回带有.index[0]的开始行和结束行的索引号，并使用iloc筛选这些行。iloc的上限是独占的，这就是我使用end_row+1的原因：

data = [['UnwantedRow', ''],['TransactionStart', ''],['Date1', 200],['Date2', 300],['TransactionEnd', ''],['UnwantedRow','']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Transaction', 'Value'])
start_row = df[df['Transaction'].str.contains('TransactionStart')].index[0]
end_row =  df[df['Transaction'].str.contains('TransactionEnd')].index[0]
df = df.iloc[start_row:end_row+1]
df
Out[1]: 
        Transaction Value
1  TransactionStart      
2             Date1   200
3             Date2   300
4    TransactionEnd