如何使用类似于GIS溶解操作的Pandas在Python中总结分段道路数据？

我对道路数据进行了分段，如下所示：

import pandas as pd

input_df = pd.DataFrame({
    'ROUTE': ['US9', 'US9', 'US9', 'US9', 'US9'],
    'BMP':   [0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
    'EMP':   [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5],
    'VALUE': [19, 19, 232, 232, 19]
})

>>> print(input_df)
BMP  EMP ROUTE  VALUE
0.0  0.1   US9     19
0.1  0.2   US9     19
0.2  0.3   US9    232
0.3  0.4   US9    232
0.4  0.5   US9     19

BMP

列表示该属性沿道路的线性参考GIS表示的起始里程点。

EMP

是相关的终点里程。当VALUE列相等时，我希望合并相邻的段

在

ArcGIS

中有一个工具可以执行此操作，名为。我想用熊猫来完成这项任务。以下是所需的输出：

output_df = pd.DataFrame({
    'ROUTE': ['US9', 'US9', 'US9'],
    'BMP':   [0.0, 0.2, 0.4],
    'EMP':   [0.2, 0.4, 0.5],
    'VALUE': [19, 232, 19]
})

>>> print(output_df)
BMP  EMP ROUTE  VALUE
0.0  0.2   US9     19
0.2  0.4   US9    232
0.4  0.5   US9     19

试试这个

input_df['trip'] = (input_df.VALUE.diff() != 0).cumsum()
output_df = input_df.groupby(['ROUTE','trip','VALUE']).agg({'BMP':'first','EMP':'last'})
output_df.reset_index()
#
    ROUTE   trip    VALUE   BMP EMP
0   US9 1   19  0.0 0.2
1   US9 2   232 0.2 0.4
2   US9 3   19  0.4 0.5

---

谢谢你！此解决方案也适用于分类数据。只需使用

input\u df['value']将value列转换为pandas类别类型。astype（'category'）

。然后使用

input_df.VALUE.cat.codes.diff（）0