遍历数据框并对范围内的值进行分组

Question

我有一个这样的每周数据的 python 数据框：

Week Val
1    11
2    11
3    11
4    11
5    9
6    9
7    9
8    9

我想创建一个这样的输出表：

Week 1 Week 2 Val
1      4      11
5      8      9

抱歉，我对 python 及其迭代工具很陌生。我不知道如何解决这个问题。 我尝试使用前一行的列进行匹配，但我不认为如何更进一步：

df['Match'] = df['Val'].eq(df['Val'].shift(-1))

Answer 1

您想按Val 的连续块进行分组。所以你可以在非零差异上使用cumsum来获取块：

blocks = df['Val'].ne(df['Val'].shift(1)).cumsum()

(df.groupby(blocks, as_index=False)
   .agg(Week1=('Week','min'), Week2=('Week','max'), Val=('Val', 'first'))
)

或者你可以链接：

(df.groupby(df['Val'].ne(df['Val'].shift(1)).cumsum(), as_index=False)
   .agg(Week1=('Week','min'), Week2=('Week','max'),Val=('Val', 'first'))
)

输出：

   Week1  Week2  Val
0      1      4   11
1      5      8    9