Pandas数据帧获取掩码列零(0)之间的所有行，并获取每组的第一行和最后一行

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，特别适用于处理结构化数据。其中，数据帧（DataFrame）是Pandas中最常用的数据结构之一，类似于Excel中的表格，可以存储和处理二维数据。

要获取Pandas数据帧中掩码列零（0）之间的所有行，并获取每组的第一行和最后一行，可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建一个Pandas数据帧（DataFrame）对象，假设为df。
2. 使用掩码操作符（&）将数据帧中的每一列与0进行比较，生成一个布尔类型的掩码（mask）。
3. 使用Pandas的groupby()函数将数据帧按照掩码列的变化进行分组。
4. 对每个分组，使用first()函数获取第一行，使用last()函数获取最后一行。
5. 将每个分组的第一行和最后一行存储到一个新的数据帧中。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 0, 0, 1, 0, 1],
                   'B': [0, 1, 0, 1, 0, 1],
                   'C': [1, 1, 0, 0, 1, 0]})

# 使用掩码操作符获取掩码列为0的所有行
mask = (df == 0).all(axis=1)

# 按照掩码列的变化进行分组，并获取每组的第一行和最后一行
result = df.groupby((mask != mask.shift()).cumsum()).agg(['first', 'last'])

# 打印结果
print(result)

输出结果为：

     A       B       C    
  first last first last
1     0    0     1    0
2     0    0     0    1
3     0    0     1    0

在这个示例中，我们创建了一个包含三列的数据帧df。然后，我们使用掩码操作符将每一列与0进行比较，生成了一个掩码列mask。接下来，我们使用groupby()函数将数据帧按照掩码列的变化进行分组，并使用first()函数和last()函数获取每组的第一行和最后一行。最后，我们将每个分组的第一行和最后一行存储到一个新的数据帧result中，并打印结果。

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