在给定阈值内合并范围（间隔）的有效方式

Question

我想知道是否有一种有效的计算距离距离的方法，并将它们组合在给定的距离内。例如，给定范围和距离 d = 10 ：

1   2
4   7
12  15
32  36
38  41
...

第一次迭代将是：（4-2） - ＆gt; 2 - ＆gt; 2＆lt; 10 - ＆gt;好的 - ＆gt; （1,7）

1   7
12  15
32  36
38  41
...

（12-7） - ＆gt; 5 - ＆gt; 5＆lt; 10 - ＆gt;好的 - ＆gt; （1,15）

1   15
32  36
38  41
...

（32-15） - ＆gt; 17 - ＆gt; 17＆lt; 10 - ＆gt; KO

1   15
32  36
38  41
...

（38-36） - ＆gt; 2 - ＆gt; 2＆lt; 10 - ＆gt;好的 - ＆gt; （32,41）

所需（结果）数据集：

1   15
32  41
...

如果没有有效实施，该算法的成本（列表，元组，循环）可能会使主程序面临风险。

提前谢谢!!

Answer 1

来源DF：

In [27]: df
Out[27]:
   start  end
0      1    2
1      4    7
2     12   15
3     32   36
4     38   41

In [28]: threshold = 10

矢量化解决方案：

In [31]: (df.groupby(df['start'].sub(df['end'].shift()).ge(threshold).cumsum())
    ...:    .agg({'start':'first','end':'last'}))
    ...:
Out[31]:
   start  end
0      1   15
1     32   41

说明：

In [32]: df['start'].sub(df['end'].shift())
Out[32]:
0     NaN
1     2.0
2     5.0
3    17.0
4     2.0
dtype: float64

In [33]: df['start'].sub(df['end'].shift()).ge(threshold)
Out[33]:
0    False
1    False
2    False
3     True
4    False
dtype: bool

In [34]: df['start'].sub(df['end'].shift()).ge(threshold).cumsum()
Out[34]:
0    0
1    0
2    0
3    1
4    1
dtype: int32