Python 折叠系列中相同的相邻行

基本上，如果my pandas dataframe的一列如下所示：

[1 1 1 2 2 2 3 3 3 1 1]

我想把它变成以下内容：

[1 2 3 1]

x = pandas.Series([1 1 1 2 2 2 3 3 3 1 1])
y = x-x.shift(1)
y[0] = 1
result = x[y!=0]

您可以编写一个简单的函数，在系列元素之间循环，只存储运行中的第一个元素。 据我所知，熊猫没有内置的工具来实现这一点。但是，它不是很多代码来做自己

import pandas
example_series = pandas.Series([1, 1, 1, 2, 2, 3])

def collapse(series):
    last = ""
    seen = []
    for element in series:
        if element != last:
            last = element
            seen.append(element)
    return seen
        
collapse(example_series)

在上面的代码中，您将迭代一个系列的每个元素，并检查它是否与看到的最后一个元素相同。如果不是，请保存它。如果是，则忽略该值

如果需要将返回值作为一个系列处理，可以将函数的最后一行更改为：

return pandas.Series(seen)

---

您可以编写执行以下操作的函数：

[1 2 3 1]

x = pandas.Series([1 1 1 2 2 2 3 3 3 1 1])
y = x-x.shift(1)
y[0] = 1
result = x[y!=0]

---

您可以使用DataFrame的差异和索引：

>>> df = pd.DataFrame([1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,1])
>>> df[df[0].diff()!=0]
    0
0   1
2   2
6   3
10  1
>>> df[df[0].diff()!=0].values.ravel() # If you need an array
array([1, 2, 3, 1])

系列的作品相同：

>>> df = pd.Series([1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,1])
>>> df[df.diff()!=0].values
array([1, 2, 3, 1])

---

您可以使用

shift

创建布尔掩码，将该行与前一行进行比较：

In [67]:
s = pd.Series([1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,5])
s[s!=s.shift()]

Out[67]:
0     1
2     2
6     3
10    4
12    5
dtype: int64

---

顺序重要吗？您是在使用数据帧还是系列？我不想要唯一的元素。参见上面的修订示例。并假设数据帧只有一列。