本文旨在讲解如何使用Pandas对DataFrame中连续的数值进行分组，并根据特定条件筛选分组后的数据。我们将以一个实际案例出发，演示如何根据’a’列的连续1值进行分组，并在每个分组中筛选出’b’列第一个值为1且分组长度大于1的数据。通过本文的学习，你将掌握Pandas中groupby、transform、filter等函数的灵活运用，提升数据处理能力。
数据准备
首先，我们创建一个DataFrame，用于演示分组和筛选操作。
import pandas as pddf = pd.DataFrame({ 'a': [1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0], 'b': [-1, 1, 1, -1, 1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, 1, -1, -1]})print(df)
输出结果如下：
a b0 1 -11 1 12 1 13 0 -14 1 15 0 -16 1 -17 1 18 0 -19 0 -110 1 111 1 112 0 -113 0 -1
连续数值分组
我们的目标是根据’a’列中连续的1值进行分组，并且包含每个连续1值序列后的第一个0值所在的行。为了实现这个目标，我们需要创建一个分组器。
g = df['a'].eq(0).cumsum().sub(df['a'].eq(0))print(g)
这行代码的作用是：
df[‘a’].eq(0)：创建一个布尔Series，标记’a’列中值为0的位置为True，否则为False。.cumsum()：对布尔Series进行累加，每次遇到True时，累加值加1。这样，每个连续的1值序列及其后的第一个0值都会被赋予相同的累加值。.sub(df[‘a’].eq(0))：从累加值中减去df[‘a’].eq(0)，这一步是为了确保每个连续1值序列的起始位置的组号是正确的。
条件筛选
现在我们已经有了分组器g，接下来我们需要根据条件筛选分组后的数据。筛选条件是：
每个分组中’b’列的第一个值为1。每个分组的长度大于1。
我们可以使用transform函数来实现这两个条件：
cond1 = df.groupby(g)['b'].transform('first').eq(1)cond2 = df.groupby(g)['b'].transform('count').gt(1)
解释：
df.groupby(g)[‘b’].transform(‘first’)：计算每个分组中’b’列的第一个值，并将其广播到整个分组。.eq(1)：判断每个分组中’b’列的第一个值是否等于1，生成一个布尔Series。df.groupby(g)[‘b’].transform(‘count’)：计算每个分组的长度，并将其广播到整个分组。.gt(1)：判断每个分组的长度是否大于1，生成一个布尔Series。
数据提取
最后，我们将满足两个条件的分组提取出来：
out = [d for _, d in df[cond1 & cond2].groupby(g)]print(out)
这行代码的作用是：
cond1 & cond2：将两个布尔Series进行逻辑与操作，得到一个包含同时满足两个条件的行的布尔Series。df[cond1 & cond2]：根据布尔Series筛选DataFrame，得到满足条件的行。.groupby(g)：再次根据分组器g对筛选后的DataFrame进行分组。[d for _, d in …]：使用列表推导式提取每个分组的DataFrame。
输出结果如下：
[ a b4 1 15 0 -1, a b10 1 111 1 112 0 -1]
完整代码
以下是完整的代码：
import pandas as pddf = pd.DataFrame({ 'a': [1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0], 'b': [-1, 1, 1, -1, 1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, 1, -1, -1]})g = df['a'].eq(0).cumsum().sub(df['a'].eq(0))cond1 = df.groupby(g)['b'].transform('first').eq(1)cond2 = df.groupby(g)['b'].transform('count').gt(1)out = [d for _, d in df[cond1 & cond2].groupby(g)]print(out)
总结
本文详细介绍了如何使用Pandas对DataFrame中连续的数值进行分组，并根据特定条件筛选分组后的数据。通过groupby、transform和条件筛选，我们可以灵活地处理复杂的数据分析任务。在实际应用中，可以根据具体需求调整分组器和筛选条件，以满足不同的数据处理需求。
以上就是基于Pandas的连续数值分组与条件筛选教程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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