Python 3.x 如何删除列中连续的相似数字

我有一个带列的DF-此列可以有3个值，0、1或“”（参见下面的示例）。 我要做的是删除所有类似的连续数字。所以0永远不能跟在0后面，1永远不能跟在1后面。相反，我想用“”替换这些

当前数据集

时间 价值 1:00 0 2:00 3:00 0 4:00 1. 5:00 6:00 7:00 1. 8:00 1. 9:00 0

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itertools

解决方案：

from itertools import chain, groupby

df.value = list(chain.from_iterable(
                          [key, *['']*(len(list(gr))-1)]
                          for key, gr in groupby(df.value.replace("", np.nan).ffill())
                      )
           )

• replace

  ing空字符串为

  np.nan

• f

  orward

  fill

  ing

  NaN

  s以获得0和1的流

• 分组

  ing

  by

  0和1
• 将

  键

  （0或1）与一些空字符串（组的长度为-1）放回原处
• 使用

  chain.from\u iterable

• 强制转换到

  列表

  以将其分配回数据帧

得到

   time value
0  1:00     0
1  2:00
2  3:00
3  4:00     1
4  5:00
5  6:00
6  7:00
7  8:00
8  9:00     0

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我们可以在

value

上使用

loc

删除具有空字符串的行，然后

shift

并比较过滤后的行以创建布尔掩码，然后

mask

布尔掩码保持为真的空字符串值

s = df['value'].loc[lambda x: x != '']
m = s.eq(s.shift())
df.loc[m[m].index, 'value'] = ''

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在输出3:00时也应该有0，因为它是在空字符串之后，这太棒了！工作起来很有魅力！这是

itertools.groupby

   time value
0  1:00   0
1  2:00      
2  3:00      
3  4:00   1
4  5:00      
5  6:00      
6  7:00      
7  8:00      
8  9:00   0