Python 根据条件将数据帧拆分为组

我有以下结构的数据帧：

Id.    Value.

 1. 10
 2. 12
 3. 14
 4. 16
 5. 30
 6. 32
 7. 35
 8. 36
 9. 60
 10. 61
 11. 63
 12. 67
 13. 70

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我想用一个条件语句将它分成若干组，这是比较我的数据帧中的后续行，最好的方法是什么

s = pd.Series([10,12,14,16,30,32,35,36,60,61,63,67,70])
s.groupby((s.diff() >= 10).cumsum()).apply(list)

输出：

0        [10, 12, 14, 16]
1        [30, 32, 35, 36]
2    [60, 61, 63, 67, 70]
dtype: object

[[10, 12, 14, 16], [30, 32, 35, 36], [60, 61, 63, 67, 70]]

对于数据帧：

df = pd.DataFrame({'id':np.arange(1,14),
                  'Value':[10,12,14,16,30,32,35,36,60,61,63,67,70]})

df.groupby(df['Value'].diff().ge(10).cumsum())['Value'].apply(list).tolist()

输出：

0        [10, 12, 14, 16]
1        [30, 32, 35, 36]
2    [60, 61, 63, 67, 70]
dtype: object

[[10, 12, 14, 16], [30, 32, 35, 36], [60, 61, 63, 67, 70]]

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请共享预期输出预期输出：{10,12,14,16}，{30,32,35,36}，{60,61,63,67,70}，因此i+1-i>=10Great。如果我不能将其作为系列，因为我必须访问JSONparsed to dataframe的嵌套字段中的这些值，该怎么办？