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这是我的问题的延伸。

为了让它更简单让我们假设我有一个如下的熊猫数据框。

df = pd.DataFrame([[1.1, 1.1, 2.5, 2.6, 2.5, 3.4,2.6,2.6,3.4], list('AAABBBBAB'), [1.1, 1.7, 2.5, 2.6, 3.3, 3.8,4.0,4.2,4.3]]).T
df.columns = ['col1', 'col2','col3']

数据框：

  col1 col2 col3
0  1.1    A  1.1
1  1.1    A  1.7
2  2.5    A  2.5
3  2.6    B  2.6
4  2.5    B  3.3
5  3.4    B  3.8
6  2.6    B    4
7  2.6    A  4.2
8  3.4    B  4.3

我想根据一些条件对其进行分组。该逻辑基于 col1 col2 值和 col3 的累积差异：

  1. 转到 col1 并找到相同值的其他匹配项。
  2. 在我的情况下，col1 的第一个值是“1.1”，它们在 row2 处的值也是相同的。
  3. 然后检查 col2 的值，如果相似，则得到 col 3 的累积差异。
  4. 如果累积差异大于 0.5，则将此标记为新会话。
  5. 如果 col1 值相同但 col2 值不同，则将它们标记为新会话

预期输出：

   col1 col2 col3 session
0  1.1    A  1.1  0
1  1.1    A  1.7  1
2  2.5    A  2.5  2
3  2.6    B  2.6  4
4  2.5    B  3.3  3
5  3.4    B  3.8  7
6  2.6    B    4  5
7  2.6    A  4.2  6
8  3.4    B  4.3  7
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1 回答 1

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正如您链接到的优秀答案一样；）首先创建会话编号：

In [11]: g = df.groupby(['col1', 'col2'])

In [12]: df['session_number'] = g['col3'].apply(lambda s: (s - s.shift(1) > 0.5).fillna(0).cumsum(skipna=False))

然后我想你想设置这些列的索引，这对于许多用例来说可能就足够了（尽管它可能值得做一个sort）：

In [13]: df1 = df.set_index(['col1', 'col2', 'session_number'])

In [14]: df1
Out[14]:
                         col3
col1 col2 session_number
1.1  A    0               1.1
          1               1.7
2.5  A    0               2.5
2.6  B    0               2.6
2.5  B    0               3.3
3.4  B    0               3.8
2.6  B    1                 4
     A    0               4.2
3.4  B    0               4.3

如果你真的想要，你可以拿出会话号：

In [15]: g1 = df.groupby(['col1', 'col2', 'session_number'])  # I think there is a slightly neater way, but I forget..

In [16]: df1['session'] = g1.apply(lambda x: 1).cumsum()  # could -1 here if it matters

In [17]: df1
Out[17]:
                         col3  session
col1 col2 session_number
1.1  A    0               1.1        1
          1               1.7        2
2.5  A    0               2.5        3
2.6  B    0               2.6        6
2.5  B    0               3.3        4
3.4  B    0               3.8        8
2.6  B    1                 4        7
     A    0               4.2        5
3.4  B    0               4.3        8

如果你想在列中（如你的问题）reset_index，你可以删除会话列：

In [18]: df1.reset_index()
Out[18]:
   col1 col2  session_number col3  session
0   1.1    A               0  1.1        1
1   1.1    A               1  1.7        2
2   2.5    A               0  2.5        3
3   2.6    B               0  2.6        6
4   2.5    B               0  3.3        4
5   3.4    B               0  3.8        8
6   2.6    B               1    4        7
7   2.6    A               0  4.2        5
8   3.4    B               0  4.3        8
于 2013-07-10T11:32:19.403 回答