python pandas中的单独groupby答案

【问题标题】：separate groupby in python pandaspython pandas中的单独groupby
【发布时间】：2022-06-30 16:47:13
【问题描述】：

我需要关于 pandas 中 groupby 的帮助：

我有以下 df:

A     B          C          D
04547 2022-07-04 2022-07-04 1000000
04547 2022-07-11 2022-07-11 1000000
04547 2022-08-08 2022-08-08 1000000
04547 2022-10-11 2022-10-11 0100000
04547 2022-10-18 2022-10-18 0100000
04547 2022-10-24 2022-10-24 1000000
04547 2022-11-01 2022-11-01 0100000
04547 2022-11-08 2022-11-08 0100000
04548 2022-10-11 2022-10-11 0100000
04548 2022-10-18 2022-10-18 0100000
04548 2022-10-24 2022-10-24 1000000
04548 2022-11-01 2022-11-01 0100000
04548 2022-11-08 2022-11-08 0100000

我需要的输出应该是：

A     B          C          D
04547 2022-07-04 2022-08-08 1000000
04547 2022-10-11 2022-10-18 0100000
04547 2022-10-24 2022-10-18 1000000
04548 2022-10-24 2022-10-24 1000000
04548 2022-11-01 2022-11-08 0100000

但有：

a = {'A':'first','B':'first','C':'last','D':'first'}
df = df.groupby(['A','D']).agg(a)

A     B          C          D
4547 2022-10-11 2022-11-08  0100000
4547 2022-07-04 2022-10-24  1000000
4548 2022-10-11 2022-11-08  0100000
4548 2022-10-24 2022-10-24  1000000

因为当 D 列中的新系列开始为每列 A 分开时，我必须中断分组

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

你可以使用：

a = {'A':'first','B':'first','C':'last','D':'first'}
out = df.groupby(['A', df['D'].ne(df['D'].shift())], as_index=False).agg(a)

输出：

      A           B           C        D
0  4547  2022-07-11  2022-11-08  1000000
1  4547  2022-07-04  2022-11-01  1000000
2  4548  2022-10-11  2022-11-08   100000
3  4548  2022-10-24  2022-11-01  1000000

【讨论】：