从依赖于其他行中多个值的行中删除行

Question

我想删除前一个文件中已经包含的所有行开始：结束范围。你知道吗

示例df：

   length  qstart  qend  sstart  send
0    5464       1  5459       1  5460
1     400    3619  4015    4654  4258
2     396    4261  4653    4012  3619
3     203    1210  1411    1086  1287
4     203    5486  5689    5490  5693
5     100    5500  5600    5310  5410

通过看Q开始：qend，我想删除范围内包含的所有行/下/此行Q开始：qend（1:5459），并将此行为应用于所有剩余行。你知道吗

我尝试过制作掩码，并将数据帧合并到一起，类似于this post，但我无法拼凑出有用的东西。我还看了方向偏移（）解决方案，但这只能查看行之间的固定间隔，而且据我所知不是动态的。我可以通过循环来解决这个问题，并像python一样对待它，但这是一个缓慢的方法，我想要一些更简单的方法

因此，如上所述，这是工作，但是缓慢的，不能很好地扩展。它也只适用于qstart:qend对，而不是另一个sstart:发送对（尽管在这个例子中输出是相同的）。你知道吗

df = pd.DataFrame({'length': {0: 5464, 1: 400, 2: 396, 3: 203, 4: 203, 5:100},
              'qstart': {0: 1, 1: 3619, 2: 4261, 3: 1210, 4: 5486, 5:5500},
              'qend': {0: 5459, 1: 4015, 2: 4653, 3: 1411, 4: 5689, 5:5600},
              'sstart': {0: 1, 1: 4654, 2: 4012, 3: 1086, 4: 5490, 5:5310},
              'send': {0: 5460, 1: 4258, 2: 3619, 3: 1287, 4: 5693, 5:5410}})


removeRows=[]
for i in range(len(df.index)-1):
    for j in range(i,len(df.index)):
        if df.iloc[j]['qstart']>df.iloc[i]['qstart']:
            if df.iloc[j]['qend']<df.iloc[i]['qend']:
                removeRows.append(j)
print(df[~df.index.isin(removeRows)])

   length  qstart  qend  sstart  send
0    5464       1  5459       1  5460
4     203    5486  5689    5490  5693

预期

输入（df按“长度”排序）：

   length  qstart  qend  sstart  send
0    5464       1  5459       1  5460
1     400    3619  4015    4654  4258
2     396    4261  4653    4012  3619
3     203    1210  1411    1086  1287
4     203    5486  5689    5490  5693
5     100    5500  5600    5310  5410

输出：

   length  qstart  qend  sstart  send
0    5464       1  5459       1  5460
4     203    5486  5689    5490  5693

Answer 1

其他可能的解决方案是使用

df.iterrows()

并实现if语句来检查所需的条件：

start = 0
end = 0
for x in df.iterrows(): 
    next_start = x[1]["qstart"]
    next_end = x[1]["qend"]
    if (start < next_start) & (end > next_end):
        df.drop(x[0], inplace = True)
    else:
        start = next_start.copy()
        end = next_end.copy()

然后可以使用

df.sort_values(by = "length")