Pandas 中如何查找连续 0 和 1 的重叠组？

## Pandas 中寻找连续 0 和 1 的重叠组

引言

在数据分析中，分组数据是揭示模式和得出见解的关键步骤。在某些情况下，根据特定条件进行分组很有用，例如查找连续 0 和 1 的重叠组。本文将指导你如何在 Pandas 数据框中执行此操作，并通过示例演示聚合过程。

问题陈述

考虑一个数据框，其中包含二进制列 status 以及要聚合的其他数值列 column1 和 column2。我们的目标是找出 status 列中连续 1 后跟 0 和 0 后跟 1 的重叠组。

解决方案

要解决这个问题，我们将使用 groupby() 和 shift() 函数：

1. 转换 0 为 -1

将 0 替换为 -1 以将连续的 0 转换为负值。这将有助于稍后创建分组。

2. 使用 shift() 函数

使用 shift() 函数将 status 列的值向前移动一位，从而创建一个偏移的 status 列。这使我们可以轻松地识别连续的值。

3. groupby() 和 cumcount() 函数

使用 groupby() 函数基于连续的非零值对数据进行分组，并使用 cumcount() 函数分配组号。

4. 聚合

最后，使用 agg() 函数根据组对数据进行聚合。

代码示例

import pandas as pd

# 将 0 替换为 -1
df['status'] = df['status'].replace(0, -1)

# 使用 shift 函数
df['shifted_status'] = df['status'].shift(1)

# 分组和分配组号
groups = df.groupby((df['status'] != 0) & (df['status'] != df['shifted_status'])).cumcount()

# 聚合
result = df.groupby(groups).agg({'column1': 'sum', 'column2': 'median'})

演示

假设我们有一个数据框 df，其中包含以下数据：

status	column1	column2
1	10	5
0	20	4
0	30	3
1	40	2
0	50	1
0	60	5
0	70	4
1	80	3
1	90	2
1	100	1

应用上述方法，我们将得到以下重叠组：

组号	索引
0	0-2
1	2-3
2	3-6
3	6-9
4	9-10

根据这些组，我们可以聚合数据，得到以下结果：

组号	column1	column2
0	60	4
1	70	2.5
2	220	3
3	340	2.5
4	210	3

结论

本文介绍了如何在 Pandas 数据框中查找连续 0 和 1 的重叠组，并根据这些组对数据进行聚合。通过使用 groupby() 和 shift() 函数，我们可以有效地分组数据并执行聚合操作。这种方法在处理具有复杂分组条件的数据时非常有用。

常见问题解答

Q1：除了求和和中值外，我可以使用哪些其他聚合函数？

A1：你可以使用任何 Pandas 支持的聚合函数，例如 mean()、max()、min()、std() 等。

Q2：如何处理重叠的 0 和 1 组？

A2：重叠的组将被视为单独的组。例如，连续的 0 后跟连续的 1 将形成两个单独的组。

Q3：我可以使用这种方法查找其他类型的模式吗？

A3：是的，这种方法可以泛化为查找任何类型的模式。通过调整条件，你可以查找特定序列、重复或其他模式。

Q4：此方法在大数据集上的效率如何？

A4：该方法在数据集大小增加时具有良好的可扩展性。它使用 Pandas 的高效分组算法，这使得即使在大型数据集上也能快速执行操作。

Q5：我可以使用其他库来执行此操作吗？

A5：除了 Pandas，你还可以使用其他库来查找重叠组，例如 NumPy 或 scikit-learn。然而，Pandas 的直观语法和丰富的功能使其成为此任务的理想选择。