按连续行分组
创始人
2024-11-03 00:00:33
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假设有一个包含连续行的DataFrame,如下所示:

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 6, 7, 8, 12, 13]})

要按照相邻行进行分组,可使用shift函数实现。

# 将df的'A'列向下移动一行
df_shifted = df.shift(1)
 
# 计算'A'列减去df_shifted的'A'列,
# 相邻行的值不同,将返回1,否则返回0
df_diff = df['A'] - df_shifted['A']
 
# 查找'A'列中相邻行值不连续的位置
group_index = (df_diff != 1).cumsum()
 
# 按照group_index进行分组并输出结果
df_grouped = df.groupby(group_index)
 
for index, group in df_grouped:
    print('Group', index, ':')
    print(group)

输出结果:

Group 1 :
   A
0  1
1  2
2  3
Group 2 :
    A
3   6
4   7
5   8
Group 3 :
     A
6  12
7  13

第一组包含了连续的前三行,第二组包含了连续的中间三行,第三组包含了连续的最后两行。

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