如何使用 Pandas 对数据框中的连续值块进行分组？

Pandas 数据框连续值块分组指南

导言：理解问题

在数据处理和分析任务中，经常需要将数据按特定标准分组。对于 Pandas 数据框，一个常见的需求是按连续值块分组。这通常用于识别模式、趋势或异常值。本文将深入探讨如何使用 Pandas 分组连续值块，并提供分步指导和示例代码。

第一步：标识序列

分组连续值块的关键步骤是标识定义块的序列。该序列可以由一个或多个列中的值表示。在我们的示例中，我们将使用一个名为“键”的列，其中包含特定值的序列，例如 2 4 5 6 3 3 3 5。

第二步：使用辅助列

为了检测序列的开头，我们将创建一个称为“组”的辅助列。我们可以使用 Pandas 的 shift 和 isnull 函数来实现这一点。

第三步：使用分组函数

一旦我们确定了组列，就可以使用 Pandas 的 groupby 函数按组列对数据框进行分组。这将创建一个分组对象，允许我们访问按块分组的数据。

示例代码

为了说明这个过程，让我们考虑一个示例数据框，其中包含时间戳、值和键列，以及一个表示块结束的“last_in_block”列：

import pandas as pd

data = {
    "timestamp": [12345, 12346, 12347, 12348, 12349, 12350, 12351, 12352, 12371, 12372, 12373, 12374, 12375, 12376, 12377, 12378],
    "value": [1.0, 0.5, 1.2, 2.2, 1.5, 1.2, 2.3, 0.4, 1.3, 0.9, 1.7, 2.0, 1.2, 1.4, 2.7, 0.8],
    "key": [2, 4, 1, 6, 3, 3, 3, 5, 2, 4, 1, 6, 3, 3, 3, 5],
    "last_in_block": [False, False, False, False, False, False, False, True, False, False, False, False, False, False, False, True],
}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建辅助列
df["group"] = df["key"].shift() != df["key"]

# 分组数据框
df_grouped = df.groupby("group")

现在，我们可以访问分组对象 df_grouped，其中包含按连续值块分组的数据。

提示

• 这种方法假定序列是完整的，除了少数例外。
• 如果序列不完整，可以使用更复杂的逻辑来处理异常情况。

应用分组

分组连续值块后，我们可以对每个块应用各种操作，例如计算平均值、求和或识别模式。例如，我们可以计算每个块的平均值：

df_grouped["value"].mean()

这将返回一个包含每个块平均值的 Series。

结论

通过遵循本指南中的步骤，你可以有效地将 Pandas 数据框按连续值块分组。这种技术在各种数据分析任务中非常有用，例如模式检测、异常值识别和数据聚合。

常见问题解答

1. 我可以按多个列分组吗？
   是的，你可以使用 Pandas 的 groupby 函数按多个列分组。

2. 如何处理不完整的序列？
   你可以使用更复杂的逻辑，例如自定义函数，来处理不完整的序列。

3. 这种方法适用于所有类型的数据吗？
   该方法适用于按离散值分组的序列数据。

4. 如何优化分组性能？
   你可以使用 Pandas 的 nrows 和 chunksize 参数来优化分组性能。

5. 是否有其他分组 Pandas 数据框的方法？
   除了按连续值块分组外，你还可以按其他标准分组数据框，例如按日期、类别或自定义函数。