使用python在值从低到高或从高到低转换时切割数据？

Question

我想知道当 B 的值转换为高于或低于设定值时，是否有一种方法（可能使用 Pandas）将数据集（下表）分成组：

一种	乙
1	10
2	15
3	12
4	2
5	5
6	3
7	4
8	2
9	14
10	11

例如，如果转换值为 6，那么它们将被分组为：

一种	乙	团体
1	10	一种
2	15	一种
3	12	一种
4	2	乙
5	5	乙
6	3	乙
7	4	乙
8	2	乙
9	14	C
10	11	C

重要的是要有不同的组，而不仅仅是高于/低于 6 的所有内容都在一个组中

Answer 1

尝试：

df['Group'] = df['A'].ge(df['B']).ne(df['A'].ge(df['B']).shift()).cumsum()

>>> df
    A   B  Group
0   1  10      1
1   2  15      1
2   3  12      1
3   4   2      2
4   5   5      2
5   6   3      2
6   7   4      2
7   8   2      2
8   9  14      3
9  10  11      3

如果你想要字母： df['Group'].add(64).apply(chr)

Answer 2

这是我的建议。 不是最短的，但它有效：

import itertools  

l=[(i>6)*1 for i in df.B.to_list()]

m = [(i, list(k)) for i, k in itertools.groupby(l))]

vals = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G']

res= []

for i in range(len(m)):
    res.extend([vals[i]]*len(m[i][1]))

df['Group'] = res

>>>print(df)

    A   B Group
0   1  10     A
1   2  15     A
2   3  12     A
3   4   2     B
4   5   5     B
5   6   3     B
6   7   4     B
7   8   2     B
8   9  14     C
9  10  11     C