Wie gruppiere ich aufeinanderfolgende Werte in einer Pandas DataFrame-Spalte?

Aufeinanderfolgende Werte in einem Pandas-DataFrame gruppieren

Diese Frage sucht nach einer Lösung zum Gruppieren aufeinanderfolgender Werte in einer DataFrame-Spalte. Betrachten Sie den folgenden DataFrame mit der Spalte „a“:

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

Das Ziel besteht darin, diese Werte in Unterlisten zu gruppieren, die aufeinanderfolgende Sequenzen darstellen, wie unten gezeigt:

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

Lösung Verwendung benutzerdefinierter Serien

Um dies zu erreichen, können wir benutzerdefinierte Serien nutzen, um aufeinanderfolgende Wertunterbrechungen zu identifizieren. Der folgende Code demonstriert diesen Ansatz:

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())

Die Ausgabe zeigt die aufeinanderfolgenden Wertegruppierungen nach Bedarf:

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]

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