Pandas DataFrame에서 연속 값을 그룹화하는 방법은 무엇입니까?

Pandas DataFrame에서 연속 값 그룹화

데이터 분석에서는 데이터가 정렬되어 연속적인 값을 그룹화해야 하는 상황이 자주 발생합니다. 가치를 함께합니다. 이 작업은 사용자 정의된 그룹화 기술을 사용하여 Pandas에서 수행할 수 있습니다.

다음 값을 포함하는 'a'라는 열이 있는 DataFrame이 있다고 가정합니다.

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

우리의 목표는 이러한 항목을 그룹화하는 것입니다. 다음과 같이 값을 연속된 블록으로 변환합니다.

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

이를 달성하려면 다음을 사용할 수 있습니다. 단계:

1. 사용자 정의 시리즈 만들기: ne 및 Shift 기능을 사용하여 새 시리즈를 만듭니다. 이 시리즈는 현재 값이 이전 값과 다른지 여부를 나타내는 부울 값을 반환합니다.
2. 그룹화를 위해 시리즈 사용: 사용자 정의 시리즈를 groupby 함수에 전달합니다. 이는 연속된 블록별로 데이터를 그룹화합니다.
3. 그룹화된 데이터에 대한 반복: 그룹화된 데이터에 대해 반복하고 인덱스, 그룹화된 DataFrame 및 값 목록을 인쇄합니다. 각 그룹에 대한 'a' 열.

다음은 이를 구현하는 코드입니다. 단계:

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())

원하는 그룹화가 출력됩니다.

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]

위 내용은 Pandas DataFrame에서 연속 값을 그룹화하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!