Python 3.x 从序列号运行列表中提取连续数字及其相应值

我想按元组列表中连续数字的多次重复分组

import more_itertools as mit    
df=pd.DataFrame({'a': [0,1,2,0,1,2,3,4], 'b':[2,10,24,56,90,1,3,6]})
for group in mit.consecutive _groups(df['a'])
print(list(group)

我得到的输出是

[0,1,2],[0,1,2,3,4,5]

我期望的输出是

[(0,2),(1,10),(2,24)],
[(0,56),(1,90),(2,1),(3,3),(4,6)

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任何帮助都将不胜感激

您可以压缩两个子列表，并将

排序

参数与lambda函数一起使用，该函数返回压缩序列中元组的第一项：

for group in mit.consecutive_groups(zip(df['a'], df['b']), ordering=lambda t: t[0]):
    print(list(group))

这将产生：

[(0, 2), (1, 10), (2, 24)]
[(0, 56), (1, 90), (2, 1), (3, 3), (4, 6)]

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您可以压缩这两个子列表，并使用

排序

参数和lambda函数，该函数返回压缩序列中元组的第一项：

for group in mit.consecutive_groups(zip(df['a'], df['b']), ordering=lambda t: t[0]):
    print(list(group))

这将产生：

[(0, 2), (1, 10), (2, 24)]
[(0, 56), (1, 90), (2, 1), (3, 3), (4, 6)]

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谢谢我可以知道如何使用索引或任何其他方式在组中选择每个列表，例如[（0,2），（1,10），（2,24）]吗？我尝试了“print（list（map（itemgetter（1），group））”，但是我得到了“[]”。您可以将

连续组的输出转换为一个列表，这样您就可以随意使用索引访问任何特定组：
组=list（mit.连续组（zip（df['a']，df['b']））
，然后访问
组[0]
例如。谢谢！我可以知道如何使用索引或任何其他方式在组中选择每个列表，例如[（0,2），（1,10），（2,24）]吗？我尝试了“打印（列表（映射（itemgetter（1），组）），但我得到了“[]”。您可以将
连续组的输出转换为列表，以便可以使用索引随意访问任何特定组：
组=列表（mit.连续组（zip（df['a']，df['b']），ordering=lambda t:t[0]）
，然后访问
组[0]
。