Python：如何在出现X之间对数据进行分组

我已经有了一个按时间排序的数据帧，如下所示：

| type | time |
| :——- | :——- |
| B    | t1   |
| C    | t2   |
| A    | t3   |
| D    | t4   |
| C    | t5   |
| B    | t6   |
| A    | t7   |
| B    | t8   |
| D    | t9   |
| A    | t10  |

我希望根据A的出现情况对数据帧进行切分，最终得到以下结果：

group 1: {B:t1, C:t2}
group 2: {A:t3, D:t4, C:t5, B:t6}
group 3: {A:t7, B:t8, D:t9}
group 4: {A:t10} 

使用lambda函数按助手创建字典

系列

创建比较

类型

按

A

与累积和按：

---

非常感谢@耶斯雷尔

f = lambda x: dict(zip(x['type'], x['time']))
df1 = (df.groupby(df['type'].eq('A').cumsum().add(1).rename('group'))
         .apply(f)
         .add_prefix('group ')
         .reset_index(name='new'))
print (df1)

     group                                           new
0  group 1                        {'B': 't1', 'C': 't2'}
1  group 2  {'A': 't3', 'D': 't4', 'C': 't5', 'B': 't6'}
2  group 3             {'A': 't7', 'B': 't8', 'D': 't9'}
3  group 4                                  {'A': 't10'}