对 Pandas DataFrame 中的连续值进行分组
在 pandas 中，对数据进行分组可能是数据分析和操作的关键任务。处理顺序数据时，通常需要对具有相同特征的连续值进行分组。
问题：
给定一个包含连续值的列的 DataFrame，将这些值分组为连续的段，其中值保持相同。
例如，如果原始列包含以下内容值：
[1, 1, -1, 1, -1, -1]
所需的输出为：
[1, 1] [-1 ] [1] [-1, -1]
解决方案：
为了实现这种分组，pandas 提供了一种使用 groupby 函数的灵活方法。然而，仅仅在列本身上使用 groupby 是不够的。相反，我们需要创建一个自定义系列来标识分段的边界。
以下代码演示了如何实现此解决方案：
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())此方法将连续的编号分配给连续的分段其中值保持不变。然后使用这些数字对数据进行相应分组，并打印每个组及其相应的连续值。
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