Python 在满足列条件后截断数据帧

因此，我有以下数据帧df：

框架包含在该组中排序的两组数据

第1组从索引359到365（包括索引359和365）

第2组为指数366至371（含）

我想把他们分成两组。可能有两个以上的组。我所应用的逻辑是，只要下一步的ID小于当前的步骤ID，这就标志着组的结束

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我可以很容易地通过df获得这个指针。一种方法是列一份小组名单。但这并不是处理数据帧的理想方式。一旦有了一个列表，就必须在Python循环中循环该列表。与本地熊猫相比，这些行动相对缓慢

假设您有足够的内存，更好的方法是向数据帧添加列或索引：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'STEPS_ID':range(1107,1113)*2})
df['GROUP'] = (df['STEPS_ID'] < df['STEPS_ID'].shift(1)).astype('int').cumsum()
# df.set_index('GROUP', inplace=True, append=True)
print(df)

现在，您可以通过调用

df.groupby('GROUP')....

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有不止一种方法可以将事物分组。一种方法是列一份小组名单。但这并不是处理数据帧的理想方式。一旦有了一个列表，就必须在Python循环中循环该列表。与本地熊猫相比，这些行动相对缓慢

假设您有足够的内存，更好的方法是向数据帧添加列或索引：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'STEPS_ID':range(1107,1113)*2})
df['GROUP'] = (df['STEPS_ID'] < df['STEPS_ID'].shift(1)).astype('int').cumsum()
# df.set_index('GROUP', inplace=True, append=True)
print(df)

现在，您可以通过调用

df.groupby('GROUP')....

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该死，比我快。另外，astype破解在master中已修复，因此您不必再在0.13dang中执行此操作，请击败我。此外，astype hack在master中已修复，因此您将不再需要在0.13中进行此操作。对于将来的问题，如果您使用ctrl-K将数据框粘贴为缩进4个空格的文本，而不是无法复制和粘贴的图像，则回答此问题会容易得多。对于将来的问题，如果您使用ctrl-K将数据框粘贴为缩进4个空格的文本，而不是无法复制和粘贴的图像，那么回答问题就容易多了。