Python 如何根据两列的范围值执行分组？

我曾尝试获得欲望输出，但多次失败。所以这里是我向python专家提出的问题

我有一个名为df的数据帧，如下所示

df:-

我想根据两列的范围（LOWVAL和HIGHVAL）执行分组

我的愿望输出表：

df1：-

VARIABLES   Estimate    LOWVAL  HIGHVAL
ppseg12      -0.1753       61       90   
ppseg12      -0.1753       20       51
ppseg12       0.1153       91       100

第一行的输出逻辑：- 其聚合基于变量和估计，LOWVAL和HIGHVAL的值没有间断，例如：-61 LOWVAL-70 HIGHVAL。。71LOWVAL-80HIGHVAL。。81LOWVAL-90HIGHVAL，因此它需要最小LOWVAL和最大HIGHVAL，因为它们是数字系列（如61L 70H 71L 80H 81L 90H）

第二行的输出逻辑：- 正如您所看到的，它具有相同的变量名和相同的估计值，但它的LOWVAL和HIGHVAL范围没有连接或形成任何序列号。只需取LOWVAL和HIGHVAL的最小值和最大值

三行的输出逻辑：- 因为它有不同的估计值，并且被其他组分开。简单地取LOWVAL和HIGHVAL的最小值和最大值

---

提前感谢

添加两列差异，然后将差异列添加到分组中，并聚合最小值和最大值

import pandas as pd
import numpy as np
import io

data = '''
VARIABLES   Estimate    LOWVAL  HIGHVAL
ppseg12      -0.1753       20       51
ppseg12      -0.1753       61       70
ppseg12      -0.1753       71       80
ppseg12      -0.1753       81       90
ppseg12       0.1153       91      100  
'''

df = pd.read_csv(io.StringIO(data), delim_whitespace=True)
df['diff'] = df['LOWVAL'] - df['HIGHVAL']
df = df.groupby(['VARIABLES','Estimate','diff']).agg({'LOWVAL':min,'HIGHVAL':max}).reset_index()
df = df[['VARIABLES', 'Estimate', 'LOWVAL', 'HIGHVAL']]
df

VARIABLES   Estimate    LOWVAL  HIGHVAL
0   ppseg12 -0.1753 20  51
1   ppseg12 -0.1753 61  90
2   ppseg12 0.1153  91  100

---

这不会涵盖所有条件…例如，将31改为51。。那么这将失败。输出将如pp12-0.1753 20 90，ppseg12 0.11.53 91 100I根据您显示的数据创建代码。另一方面，您缺少将它们组合在一起的要求。

import pandas as pd
import numpy as np
import io

data = '''
VARIABLES   Estimate    LOWVAL  HIGHVAL
ppseg12      -0.1753       20       51
ppseg12      -0.1753       61       70
ppseg12      -0.1753       71       80
ppseg12      -0.1753       81       90
ppseg12       0.1153       91      100  
'''

df = pd.read_csv(io.StringIO(data), delim_whitespace=True)
df['diff'] = df['LOWVAL'] - df['HIGHVAL']
df = df.groupby(['VARIABLES','Estimate','diff']).agg({'LOWVAL':min,'HIGHVAL':max}).reset_index()
df = df[['VARIABLES', 'Estimate', 'LOWVAL', 'HIGHVAL']]
df

VARIABLES   Estimate    LOWVAL  HIGHVAL
0   ppseg12 -0.1753 20  51
1   ppseg12 -0.1753 61  90
2   ppseg12 0.1153  91  100