pandas对连续值进行识别,并根据连续值的变化,设置递增标签

情况一:某一列连续值变化无重复

如下所示,GROUP列依次由 123,456,767 依次变化,后面没有出现前面出现过的值

  A   B   C   GROUP
0   abc a   1   123
1   abc a   1   123
2   abc a   1   123
3   xyz a   1   123
4   xyz a   2   123
5   abc z   5   456
6   abc z   5   456
7   abc z   5   456
8   xyz p   9   767
9   xyz p   9   767
10  xyz p   9   767
11  xyz q   9   767

对于这种情况,首先使用下面代码判断该列前后两个值是否重复,若后面一个值与前面重复,则返回True:

df['GROUP'].duplicates()

上述显示结果:

False
True
True
True
False
。。。

对上诉代码取非:

~df['GROUP'].duplicates()

累计求和:

(~df['GROUP'].duplicates()).cumsum()

情况二:某一列连续值变化重复

ddd['change'] = (ddd['A'] != ddd['A'].shift()).cumsum()

shift()函数表示将数据列向下偏移,ddd[‘A’] != ddd[‘A’].shift() 表示比较前后两条数据是否相同,相同则表示重复。

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转载自blog.csdn.net/qq_44881930/article/details/130946246