如何对 Pandas DataFrame 列中的连续值进行分组？

对 Pandas DataFrame 中的连续值进行分组

此问题寻求一种对 DataFrame 列中的连续值进行分组的解决方案。考虑以下带有“a”列的 DataFrame：

   a
0  1
1  1
2 -1
3  1
4 -1
5 -1

目标是将这些值分组到表示连续序列的子列表中，如下所示：

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

解决方案使用自定义系列

为了实现这一目标，我们可以利用自定义系列来识别连续的值中断。以下代码演示了这种方法：

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

# Create a series that identifies consecutive value breaks
breaks = df['a'].ne(df['a'].shift()).cumsum()
print(breaks)

# Group the DataFrame by the breaks series
for i, g in df.groupby(breaks):
    print(i)
    print(g)
    print(g.a.tolist())

输出显示所需的连续值分组：

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]

以上是如何对 Pandas DataFrame 列中的连续值进行分组？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！