Python 熊猫分组在分类系列中运行

给出了一个系列，如下所示：

将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
N=18
颜色=np.重复（列表（“ABCABC”），3）
ss=pd.系列（颜色，索引=pd.日期范围（“2020-01-01”，周期=N，
freq=“10s”，tz=“UTC”），
dtype=“类别”）
>>>印刷品（ss）
2020-01-01 00:00:00+00:00A
2020-01-01 00:00:10+00:00A
2020-01-01 00:00:20+00:00A
2020-01-01 00:00:30+00:00B
2020-01-01 00:00:40+00:00B
2020-01-01 00:00:50+00:00B
2020-01-01 00:01:00+00:00摄氏度
2020-01-01 00:01:10+00:00摄氏度
2020-01-01 00:01:20+00:00摄氏度
2020-01-01 00:01:30+00:00A
2020-01-01 00:01:40+00:00A
2020-01-01 00:01:50+00:00A
2020-01-01 00:02:00+00:00B
2020-01-01 00:02:10+00:00B
2020-01-01 00:02:20+00:00B
2020-01-01 00:02:30+00:00摄氏度
2020-01-01 00:02:40+00:00摄氏度
2020-01-01 00:02:50+00:00摄氏度
频率：10S，数据类型：类别
类别（3，对象）：[A、B、C]

---

我如何将其分组，使类别连续级别的每个块都是自己的组？在本例中，这意味着最终有6个组。

使用

shift

和

cumsum

创建子键

m = ss.ne(ss.shift()).cumsum()
ss.groupby(m).ngroups
6

---

非常聪明！不知道有关

shift