Python 从数据数组派生的事件时间线的最佳数据结构

我试图存储在给定数据点集上发生的事件的时间线数据。这最好用例子来解释

假设我的输入数据是这样的数组/列表：

input=[1,4,5,6,3,1,10,23,30,31]

这是10天的数据

现在假设列表中的每个索引代表一天

现在我想用这一天来存储数据，这些数据表示在给定时间内的“动作”

因此，我将获取这些输入数据，对于每一天，或者给定的几天，我想表示发生了什么。所以你会注意到，从输入[6:8]中有一个急剧的增加

我想存储以下内容：

[null，null，null，null，null，'指示急剧增加开始（+9）'，'急剧增加继续（+13）'，'急剧增加结束（+7）'，null]

然而，另一件需要考虑的是，急剧增长并不是唯一可能发生的事情。“行动”，在这种情况下，“急剧增加”也是可变的

那么，存储这样的数据的最佳方式是什么，这样可以方便地将其与相同结构的其他数组/列表进行比较呢

例如，如果我有一组不同的数据输出：

[null，'急剧增加（+19），null，…等]

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我希望以后能够确定1的相似程度。行动以及它们发生的时间和2。这些行动的变化有多相似。显然，我不是在问如何实现这一部分，我只是专注于什么可能是存储数据的最简单方法，以允许最简单地实现比较。

可能是一个问题dataframe@DerekEden谢谢，我会调查的！