使用 Pandas 数据框按多个参数分组

Question

我有一个数据框，我想按两个参数（1）同一第一列中的连续编号和（2）第二列中的匹配值进行分组

数据框：

In [20]: import pandas as pd

In [21]: df1 = pd.DataFrame ({ "res": [30, 31, 35, 36], "ss": ["H", "H", "H", "E"], "AA": ["A", "B", "C", "D"]})

In [22]: df1
Out[22]:
   res ss AA
0  30  H  A
1  31  H  B
2  35  H  C
3  36  E  D

期望的输出：

group 1: (30, H, A), (31, H, B)

group 2: (35, H, C)

group 3: (36, E, D)

第 1 组包括前 2 行，因为 30 和 31 是连续的，并且第二列匹配。 由于第 1 列中的 31 和 35 不连续，因此创建了第 2 组。 第 3 组已创建，因为 H 和 E 不匹配。

我正在尝试将 groupby 和 enumerate 一起使用，但我似乎无法将它们结合起来。

Identify groups of continuous numbers in a list

grouping rows in list in pandas groupby

感谢任何关于如何组合选择的提示

Answer 1

我对你的意思有些随意。如果我理解正确，请告诉我。

设置：复制粘贴设置问题

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame ({"res": [30, 31, 35, 36],
                     "ss": ["H", "H", "H", "E"],
                     "AA": ["A", "C", "D", "B"]})  # I made 'F' a 'B'

df1

df1 看起来像：

  AA  res ss
0  A   30  H
1  C   31  H
2  D   35  H
3  B   36  E

我相信你只想sort 而不是groupby。

解决方案

print df1.sort_values(['AA', 'res'])

看起来像：

  AA  res ss
0  A   30  H
3  B   36  E
1  C   31  H
2  D   35  H

但是，您的部分问题没有意义。希望这会有所帮助。