Python 按顺序值分组

我不知道该如何称呼这个操作，所以我无法真正用谷歌搜索任何东西，但以下是我要做的：

我有这个数据框：

df = pd.DataFrame({"name": ["A", "B", "B", "B", "A", "A", "B"], "value":[3, 1, 2, 0, 5, 2, 3]})
df
  name  value
0    A      3
1    B      1
2    B      2
3    B      0
4    A      5
5    A      2
6    B      3

我想在

df.name

上对它进行分组，并在

df.values

上应用

max

函数，但前提是名称是按顺序排列的。因此，我期望的结果如下：

df.groupby_sequence("name")["value"].agg(max)
  name  value
0    A      3
1    B      2
2    A      5
3    B      3

---

有没有关于如何做到这一点的线索？

不完全是熊猫解决方案，但您可以使用itertools：

from operator import itemgetter

import pandas as pd
from itertools import groupby

df = pd.DataFrame({"name": ["A", "B", "B", "B", "A", "A", "B"], "value":[3, 1, 2, 0, 5, 2, 3]})

result = [max(group, key=itemgetter(1)) for k, group in groupby(zip(df.name, df.value), key=itemgetter(0))]

print(result)

输出

[('A', 3), ('B', 2), ('A', 5), ('B', 3)]

---

使用

pandas

，您可以在名称从一行更改到另一行时进行分组，使用

（df.name！=df.name.shift（））.cumsum（）

，这实际上是将连续名称分组在一起：

>>> df.groupby((df.name!=df.name.shift()).cumsum()).max().reset_index(drop=True)
  name  value
0    A      3
1    B      2
2    A      5
3    B      3