在满足列条件后，Pandas会截断DataFrame

Question

所以我有以下DataFrame df：

该框架包含两组在该组中排序的数据。

第1组来自359至365的索引

第2组来自指数366至371（含）

我想将它们分成两组。 可能有两个以上的小组。 我正在应用的逻辑是每当下一个STEPS_ID小于当前STEPS_ID时，这标志着该组的结束。

我很容易通过df.STEPS_ID <= df.STEPS_ID.shift（-1）得到这个指针

是否有一种优雅的熊猫方式可以轻松实现这一点，可能使用矢量化操作而不是循环？

这似乎是一个常见的问题，我相信必须有一个明确定义的算法来解决这些问题。 如果你们能指导我阅读这些算法的理论基础，我也将不胜感激。

Answer 1

“将事物分成小组”的方法不止一种。 一种方法是制作一个组列表。 但这不是处理Pandas DataFrame时的理想方式。 一旦有了列表，就不得不在Python循环中遍历列表。 与本土熊猫作业相比，这些相对较慢。

假设您有足够的内存，更好的方法是向DataFrame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)

产量

    STEPS_ID  GROUP
0       1107      0
1       1108      0
2       1109      0
3       1110      0
4       1111      0
5       1112      0
6       1107      1
7       1108      1
8       1109      1
9       1110      1
10      1111      1
11      1112      1

现在，您可以通过调用对每个组执行聚合/转换操作

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