Comment regrouper des valeurs consécutives dans un DataFrame Pandas ?

Regroupement de valeurs consécutives dans un DataFrame Pandas

Dans l'analyse de données, nous rencontrons souvent des situations où les données sont ordonnées et il est nécessaire de regrouper des valeurs consécutives. valeurs ensemble. Cette tâche peut être réalisée chez les pandas en utilisant des techniques de regroupement personnalisées.

Supposons que nous ayons un DataFrame avec une colonne nommée « a » contenant les valeurs suivantes :

[1, 1, -1, 1, -1, -1]

Notre objectif est de regrouper ces valeurs. valeurs en blocs consécutifs, comme ceci :

[1,1] [-1] [1] [-1, -1]

Pour ce faire, nous pouvons utiliser les éléments suivants étapes :

1. Créer une série personnalisée : Nous créons une nouvelle série en utilisant les fonctions ne et shift. Cette série renvoie une valeur booléenne indiquant si la valeur actuelle est différente de la valeur précédente.
2. Utilisez la série pour le regroupement : Nous transmettons la série personnalisée à la fonction groupby. Cela regroupe les données par blocs consécutifs.
3. Itérer sur les données groupées : Nous parcourons les données groupées et imprimons l'index, le DataFrame groupé et une liste des valeurs dans le 'une' colonne pour chaque groupe.

Voici le code qui les implémente étapes :

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, -1, 1, -1, -1]})
print(df)

custom_series = df['a'].ne(df['a'].shift()).cumsum()
print(custom_series)

for i, g in df.groupby(custom_series):
    print(i)
    print(g)
    print(g.a.tolist())

Cela génère le regroupement souhaité :

1
   a
0  1
1  1
[1, 1]
2
   a
2 -1
[-1]
3
   a
3  1
[1]
4
   a
4 -1
5 -1
[-1, -1]

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!