Python 熊猫将组分为第一个值和最后一个值

我有多个数据帧，其结构从10开始，然后从0到10：

Type  Value
 10  0.7666
 10  0.6566
 10  0.7666
 0   0.7666
 0   0.5446
 1   0.7866
 2   0.7695
 2   0.1642
 3   0.1646
  .....
 9   0.1476
 9   0.4224
 10  0.5446
 10  0.6566

到目前为止，我一直在使用以下代码按类型对数据帧进行分组：

grouped = df.groupby(['Type'])
result = grouped.get_group(10)

它适用于类型0-9，但我也希望将类型10分为两组，以区分第一个值和最后一个值，而不是将其全部放在一个数据帧中，如下图所示：

Type  Value
 10  0.7666
 10  0.6566
 10  0.7666
 10  0.5446
 10  0.6566

---

为连续组创建组，然后选择使用元组：

g = df['Type'].ne(df['Type'].shift()).cumsum()
g = g.groupby(df['Type']).rank('dense')

grouped = df.groupby(['Type',  g])
result = grouped.get_group((10, 1))
print (result)
   Type   Value
0    10  0.7666
1    10  0.6566
2    10  0.7666

result = grouped.get_group((10, 2))
print (result)
    Type   Value
11    10  0.5446
12    10  0.6566

---

为连续组创建组，然后选择使用元组：

g = df['Type'].ne(df['Type'].shift()).cumsum()
g = g.groupby(df['Type']).rank('dense')

grouped = df.groupby(['Type',  g])
result = grouped.get_group((10, 1))
print (result)
   Type   Value
0    10  0.7666
1    10  0.6566
2    10  0.7666

result = grouped.get_group((10, 2))
print (result)
    Type   Value
11    10  0.5446
12    10  0.6566