Python 比较groupby中不同行的值

我想打印每一次不一致，其中a开始与上一行的结束不同，按“id”列分组。在以下数据中，最后一行是不一致的情况

start,end,id
0,2,1
1,5,2
2,10,1
5,7,2
7,9,2
11,13,1

我使用for循环成功地做到了这一点：

def检查一致性（df）：
grouped_df=df.groupby（'id'））
对于键，分组在分组的_df中：
df=pd.DataFrame（）
df['start']=组['start'].iloc[1:]
df['end']=组['end'].shift（）.iloc[1:]
一致性=df['start']==df['end']
如果不是全部（一致）：
打印（键）
打印（df[consistent==False]）

有没有一种方法可以在不使用for循环和创建辅助数据帧的情况下实现相同的目标

编辑：以下是预期输出

数据帧：

df = pd.DataFrame({'start': [0,1,2,5,7,11], 'end': [2,5,10,7,9,13], 'id': [1,2,1,2,2,1]})

预期产出：

1
   start   end
5     11  10.0

---

首先，我们按

id

排序。然后制作一个掩码，将每个

start

与前一行

end

进行比较，并按

id

分组

对于每个组，掩码的第一个条目默认为

True

，因为它没有前一行，并且不用于我们的提取

最后，我们使用带布尔掩码的否定的

.loc

选择掩码为False的行（

start

不等于前一行

end

）

df1 = df.sort_values('id', kind='mergesort')    # Merge Sort for stable sort to maintain sequence other than sort key
mask = (df1['start']
           .eq(df1['end'].shift())
           .groupby(df1['id']).transform(lambda x: [True] + x.iloc[1:].tolist())
       )
df1.loc[~mask]

输出：

   start     end  id
5     11      13   1

---

您能否添加预期输出以使其100%清晰？当然。我用预期的结果更新了问题。好：）我向上投票