如何將 Pandas DataFrame 中的連續相同值進行分組？

將Pandas DataFrame 中的連續值分組

在pandas 中，將資料分組可能是資料分析和操作的關鍵任務。處理順序資料時，通常需要將具有相同特徵的連續值進行分組。

問題：

給定一個包含連續值的列的 DataFrame，將這些值分組為連續的段，其中值保持相同。

例如，如果原始列包含以下內容值：

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

所需的輸出為：

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

解：

為了實現這種分組，pandas 提供了一種使用 groupby 函數的靈活方法。然而，僅僅在列本身上使用 groupby 是不夠的。相反，我們需要建立一個自訂系列來標識分段的邊界。

以下程式碼示範如何實現此解決方案：

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

# Create a custom Series that identifies segment boundaries
boundaries = df['a'].ne(df['a'].shift()).cumsum()

# Group data by the segment boundaries
for i, g in df.groupby(boundaries):
    print(i)
    print(g)
    print(g.a.tolist())

此方法將連續的編號分配給連續的分段其中值保持不變。然後使用這些數字對資料進行相應分組，並列印每個組及其相應的連續值。

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